Energieeffizienz in 5G-Netzwerken durch KI und maschinelles Lernen

KI als Katalysator für nachhaltige 5G-Netzwerke

Die Einführung der fünften Mobilfunkgeneration (5G) hat das Potenzial, die digitale Konnektivität zu revolutionieren, bringt jedoch auch Herausforderungen im Hinblick auf den Energieverbrauch mit sich. Während 5G pro übertragenem Bit effizienter ist als frühere Generationen, führt die exponentiell steigende Datennachfrage zu einem insgesamt höheren Energiebedarf. Die Telekommunikationsbranche steht daher vor der Aufgabe, diesen erhöhten Verbrauch zu managen und gleichzeitig die Nachhaltigkeitsziele, insbesondere im Rahmen von ESG-Kriterien (Environmental, Social, Governance), zu erreichen. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) erweisen sich hierbei als Schlüsseltechnologien, um diese Balance zu finden und den ökologischen Fußabdruck von 5G-Netzwerken zu minimieren.

Energieeffizienz im Fokus: Eine Notwendigkeit für die Branche

Der Energieverbrauch eines Mobilfunknetzes ist ein wesentlicher Kostenfaktor für Betreiber. Schätzungen zufolge machen die Energiekosten zwischen 20 und 40 Prozent der operativen Ausgaben (OpEx) eines Telekommunikationsunternehmens aus. Mit der zunehmenden Dichte von 5G-Netzwerken und dem prognostizierten dreifachen Anstieg des Datenverkehrs bis 2025 könnten sich diese Kosten ohne geeignete Gegenmaßnahmen weiter erhöhen. Neben den finanziellen Aspekten spielt die ökologische Verantwortung eine immer größere Rolle. Der IKT-Sektor ist für mindestens 1,7 Prozent der globalen Treibhausgasemissionen verantwortlich, und ohne gezielte Maßnahmen könnte dieser Anteil weiter wachsen.

Innovative Ansätze durch KI und ML

Die Integration von KI und ML in die Netzwerkinfrastruktur ermöglicht eine dynamischere und intelligentere Steuerung des Energieverbrauchs. Traditionelle Ansätze zur Energieeinsparung basierten oft auf statischen Einstellungen oder einfachen Ein-/Ausschaltmechanismen. Moderne KI-Lösungen gehen darüber hinaus, indem sie Echtzeitdaten analysieren und Vorhersagemodelle nutzen, um den Energiebedarf proaktiv anzupassen.

Intelligente Schlafmodi und dynamische Anpassung

Ein zentraler Ansatz zur Energieeinsparung ist die Optimierung von Schlafmodi in den Funknetzwerken (Radio Access Network, RAN). Anstatt Komponenten nur vollständig ein- oder auszuschalten, ermöglichen KI-gesteuerte Systeme differenziertere Zustände wie Mikro-Schlaf, Leicht-Schlaf und Tiefschlaf. Diese intelligenten Schlafmodi können den Energieverbrauch von 5G-Funkeinheiten um bis zu 33 % senken, wie Pilotprojekte von Vodafone UK und Ericsson gezeigt haben. Die "Service Continuity AI App Suite" von Ericsson mit "Intelligent Energy Efficiency" verwaltet beispielsweise dynamisch den Energiebedarf des Netzwerks basierend auf Live-Verkehrsdaten, ohne die Benutzererfahrung zu beeinträchtigen.

• 5G Deep Sleep: Prädiktive KI-Algorithmen versetzen Funkgeräte in einen extrem energiesparenden Ruhezustand, wodurch in verkehrsarmen Zeiten bis zu 70 % Energie eingespart werden können.
• 4G Cell Sleep Mode Orchestration: Durch die Erstellung eines Verhaltensmodells von Netzwerkzellen werden Schlafparameter optimiert, um Energieeinsparungen und Leistung automatisch auszubalancieren.
• Radio Power Efficiency Map: Eine visuelle Karte aller Netzwerkzellen identifiziert mittels ML unterdurchschnittliche Standorte für gezielte Verbesserungen.

Hardware-Innovationen und Netzwerkarchitekturen

Neben Software-Lösungen tragen auch Hardware-Innovationen zur Energieeffizienz bei. Neue Designs für 5G-Masten können die Anzahl der benötigten Masten und der zugehörigen Geräteschränke reduzieren. Auch die Architektur der Funkzellen selbst wird optimiert:

• Cluster Zooming in Cell-Free Massive MIMO: Diese Technologie ermöglicht es Antennen, ihren Abdeckungsbereich dynamisch an die Benutzerdichte anzupassen. In Kombination mit einer zellfreien Architektur, die Interferenzen reduziert, können so Energieeffizienzwerte von bis zu 91 % erreicht werden.
• Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS): Diese intelligenten Panels lenken Funkwellen mit minimalem Energieaufwand um, verbessern die Signalausbreitung und reduzieren den Bedarf an zusätzlichen aktiven Sendern.

Optimierung am Endgerät

Die Energieeffizienz erstreckt sich auch auf die Endgeräte der Nutzer. Verfeinerte Signalisierungsprotokolle auf Mobiltelefonen können den aggregierten Energieverbrauch erheblich senken. Techniken wie die dynamische Anzeige der Überwachung von Kontrollkanälen erlauben es Geräten, inaktive Phasen seltener auf Signale zu prüfen. Dies verlängert die Lebensdauer der Hardware und reduziert die Ladefrequenz, was besonders für Unternehmen mit großen Flotten von mobilen Geräten oder IoT-Sensoren relevant ist.

Auswirkungen auf ESG-Ziele und die Lieferkette

Die Reduzierung des Energieverbrauchs in 5G-Netzwerken hat weitreichende positive Effekte für die ESG-Ziele von Unternehmen. Eine Studie der University of Surrey und der Tsinghua University unterstreicht, dass intelligente Netzwerke nicht nur den direkten Stromverbrauch der Telekommunikationsunternehmen senken, sondern auch die indirekten Emissionen entlang der gesamten Lieferkette reduzieren. Branchen wie Finanzdienstleistungen, IT und Programmierung, die stark auf Datenübertragung angewiesen sind, profitieren erheblich von einer energieeffizienteren Netzwerkarchitektur. Die Kohlenstoffintensität des 5G-Netzwerks wird somit zu einem Bestandteil der Scope-3-Emissionen dieser Unternehmen.

Zusammenarbeit und regulatorische Rahmenbedingungen

Um das volle Potenzial der Energieeffizienz durch KI auszuschöpfen, sind sowohl branchenweite Zusammenarbeit als auch unterstützende regulatorische Rahmenbedingungen erforderlich. Initiativen wie die AI-RAN Alliance, die sich der Integration von KI in die RAN-Infrastruktur widmet, sind wichtige Schritte. Auch die NGMN Alliance (Next Generation Mobile Networks) arbeitet an einer Roadmap für energieeffiziente Mobilfunknetze, die verschiedene Optionen zur Verbesserung der Energieeffizienz identifiziert und priorisiert.

Inter-MNOs RAN Sharing

Das Teilen der RAN-Infrastruktur zwischen mehreren Mobilfunkbetreibern (Inter-MNOs RAN Sharing) ist eine strategische Zusammenarbeit, die nicht nur die Netzabdeckung und -kapazität verbessert, sondern auch den Energieverbrauch und die Kohlenstoffemissionen reduziert. Durch die gemeinsame Nutzung von Masten, Antennen und Basisstationsausrüstung können doppelte Infrastrukturen vermieden und Ressourcen effizienter genutzt werden. Ein Fallbeispiel zeigte, dass aktives RAN-Sharing zu Energie-OpEx-Einsparungen von etwa 30 % führen kann.

Kooperation mit Energieversorgern

Eine engere Zusammenarbeit zwischen Mobilfunkbetreibern und Energieversorgern ist entscheidend. Dies umfasst die Integration erneuerbarer Energiequellen, die Nutzung von Energiespeichersystemen (z. B. Batterien in Basisstationen zur Stabilisierung des Stromnetzes und zur Speicherung überschüssiger Energie) und den Echtzeit-Informationsaustausch zwischen den Netzen. Das Konzept der "Virtual Power Plants" (VPPs) gewinnt hier an Bedeutung, da es Telekommunikationsbetreibern ermöglicht, ihre Backup-Batterien zur Stabilisierung des Stromnetzes und zur Integration erneuerbarer Energien zu nutzen.

Regulatorische Anreize

Regulierungsbehörden könnten eine wichtige Rolle spielen, indem sie Energieeffizienz als Kriterium für zukünftige 5G-Spektrumslizenzen einführen. Dies würde Betreiber dazu anhalten, ihre Netzwerke aktiv in Richtung höherer Effizienz zu optimieren. Solche politischen Maßnahmen könnten dazu beitragen, die Entwicklung und Implementierung energieeffizienter Technologien zu beschleunigen und die Telekommunikationsbranche bei der Erreichung ihrer Netto-Null-Ziele zu unterstützen.

Fazit und Ausblick

Die Transformation hin zu energieeffizienten 5G-Netzwerken ist eine komplexe, aber unerlässliche Aufgabe. KI und ML bieten die notwendigen Werkzeuge, um diese Transformation voranzutreiben, indem sie eine präzisere Steuerung des Energieverbrauchs, die Optimierung von Hardware und Software sowie die Integration mit erneuerbaren Energien ermöglichen. Die frühzeitige Berücksichtigung von Energieeffizienz in der Entwicklung von 6G-Netzwerken zeigt, dass die Branche aus den Erfahrungen mit 5G lernt. Durch kontinuierliche Innovation, branchenweite Zusammenarbeit und unterstützende Regulierung kann die Telekommunikationsbranche nicht nur ihre eigenen ESG-Ziele erreichen, sondern auch einen signifikanten Beitrag zur globalen Reduzierung von Kohlenstoffemissionen leisten.

Bibliography

- Vodafone UK and Ericsson trial AI solutions for improved 5G energy efficiency. (2025, March 11). Vodafone UK News Centre. - How Vodafone & Ericsson Are Using AI for 5G Sustainability. (2025, March 13). Telco Magazine. - Telecom AI: Achieving Energy Efficiency in the 5G Era. (2024, June 26). ABI Research. - RAN Intelligence And The Pursuit Of 5G Energy-efficiency. (2023, May 24). Global Financial Market Review. - Andrew, R. (2025, June 9). How to reduce RAN energy usage by a quarter with predictive AI. TM Forum Inform. - Turner, A. (2020, March 12). Ericsson outlines vision to ‘break the 5G energy curve’. Mobile Europe. - Designing Greener Wireless Networks with 6G and AI. NI. - NGMN Alliance. (2024, July 2). Green Future Networks: A Roadmap to Energy Efficient Mobile Networks (Version 1.0). - Li, T., Yu, L., & Jiang, T. (2023, August 17). Artificial intelligence for reducing the carbon emissions of 5G networks in China. Nature Sustainability, 6, 1522–1523.