تشتهر شركات الاتصالات باستخدامها المكثف للطاقة، وكذلك الذكاء الاصطناعي. ومن المفارقات، هل يمكن لأحدهما أن يساعد الآخر؟
تُصنف شركات الاتصالات من بين أكثر الشركات المتعطشة للطاقة على هذا الكوكب، حيث تستهلك ما يقرب من 1-2% من الطلب العالمي على الكهرباء. ومع توسع شبكات الجيل الخامس واستمرار حركة البيانات المتنقلة في مسارها التصاعدي، يستمر هذا الاستهلاك في الارتفاع. لقد دفعت GSMA مشغلي الاتصالات نحو التزامات صافي الصفر بحلول عام 2050 – وهو الموعد النهائي الذي يقترب بسرعة في حين لا تظهر شهية الصناعة للكهرباء أي علامات على التباطؤ.
لقد انتقلت الاستدامة، اسمياً على الأقل، من مرحلة لاحقة إلى مرحلة أكثر أهمية قليلاً بالنسبة لبعض مشغلي الاتصالات الرئيسيين. ومن الصعب القول ما إذا كان هذا يعكس التزاما حقيقيا أو موقفا ذكيا. إن سجل صناعة التكنولوجيا فيما يتعلق بالوعود البيئية لا يوحي بالضرورة بالثقة. ومع ذلك، فإن الاقتصاد ربما يدفع أخيراً في نفس اتجاه الضرورات البيئية. وتؤدي تكاليف الطاقة إلى الضغط على هوامش الربح، ويولي المنظمون اهتماما أكبر للبصمة الكربونية للشركات أكثر من أي وقت مضى.
لقد دخل الذكاء الاصطناعي المحادثة كحل محتمل، مع وعود بتحسين عمليات الشبكة وخفض الاستهلاك دون المساس بالأداء. فهل ستظهر هذه المكاسب في الكفاءة فعليا على نطاق واسع، أم أن الذكاء الاصطناعي سوف يؤدي فقط إلى إضافة الطلب الإضافي على الطاقة إلى صناعة كثيفة الاستهلاك للطاقة بالفعل؟
تحسين RAN
تقع شبكة الوصول الراديوي في مركز أي جهد جدي لخفض الطاقة، حيث تمثل عادةً حوالي 75% من الطاقة المستهلكة في موقع متنقل. ومن الصعب تجاهل عدم الكفاءة. يمكن أن ينخفض حجم حركة المرور بين ساعات الذروة ومنتصف الليل، إلا أن استهلاك الطاقة ينخفض قليلاً فقط. تستمر الأبراج الخلوية والمحطات الأساسية في سحب الطاقة سواء كانت تدير آلاف الاتصالات المتزامنة أو تجلس في وضع الخمول في الساعة 3 صباحًا.
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي مراقبة أنماط حركة المرور في الوقت الفعلي وتحويل أجزاء مختلفة من شبكة النطاق الراديوي (RAN) تلقائيًا إلى وضع السكون، أو إغلاقها تمامًا، عندما ينخفض الطلب. تتراوح معدلات توفير الطاقة المبلغ عنها من 6-7% على الطرف المحافظ إلى ما يصل إلى 20%، اعتمادًا على كيفية تنفيذ الأنظمة ومدى رغبة المشغلين في نشرها.
لقد كان المشغلون تاريخياً مترددين في وضع الأبراج الخلوية في وضع السكون. إن الخوف من انقطاع الخدمة والعملاء الغاضبين دفع الكثيرين إلى اللعب بأمان. وفقًا لادان بيكرينغ، مهندس النظام الرئيسي في 1Finity، إحدى شركات فوجيتسو، فإن الذكاء الاصطناعي الحديث يغير هذه الحسابات: “يمكن إدارة موارد الشبكة بأمان وكفاءة من خلال الاستفادة من أحدث تحليل البيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، وتحسين معلمات تكوين الشبكة للصيانة والتنسيق الآلي. وهذا يتيح تحسين كفاءة الطاقة مع زيادة الأداء، دون التأثير على جودة الخبرة.”
التنفيذ الفني مهم أكثر مما قد يبدو. ويشير بيكرينغ إلى أنه “في شبكة RAN النموذجية، تستهلك أجهزة الراديو غالبية الطاقة، على الرغم من أنها لا تستخدم بالكامل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. ويمكن لبناء واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة الخاصة بقطاعات مختلفة من شبكة RAN تحسين توفير الطاقة وتقليل استهلاك الطاقة بشكل كبير.” لا تبدو تطبيقات التعلم الآلي المستهدفة هذه مثل نماذج اللغات الكبيرة المتعطشة للطاقة التي تهيمن على عناوين الذكاء الاصطناعي الرئيسية – وهو تمييز مهم للغاية عند التساؤل عما إذا كانت مكاسب الكفاءة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي يمكن أن تتجاوز تكاليف الطاقة لتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي في المقام الأول.
إدارة الطاقة الديناميكية
تجد المنصات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تطبيقات تتجاوز شبكة النفاذ الراديوي (RAN)، لإدارة استهلاك الطاقة عبر البنية التحتية الأوسع للاتصالات. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي السحابية الأصلية ضبط حالة طاقة الخوادم بناءً على ظروف عبء العمل في الوقت الفعلي، وتوسيع نطاق السعة لتتناسب مع الطلب الفعلي بدلاً من الحفاظ على الاستعداد المستمر لأحمال الذروة التي قد لا تتحقق أبدًا.
يمكن أن تساعد الصيانة التنبؤية أيضًا في تقليل الطاقة، على الرغم من أنها نادرًا ما تحظى باهتمام كبير في مناقشات الذكاء الاصطناعي الأخضر. ومن خلال توقع انقطاعات الشبكة قبل حدوثها، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تمكين الصيانة الاستباقية التي تقضي على حركة الشاحنات غير الضرورية – وإرسال مركبات الخدمة لفحص المعدات أو إصلاحها. إن كل دورة يتم تجنبها للشاحنة تعني توفير الوقود وتجنب الانبعاثات، وتتضاعف هذه الوفورات عبر الشبكات التي تتعامل مع الملايين من نقاط الفشل المحتملة.
وبطبيعة الحال، من الممكن أن يلعب تكامل الطاقة المتجددة دوراً مهماً. التحدي الأساسي الذي تواجهه طاقة الرياح والطاقة الشمسية هو التباين المتأصل فيهما، ولكن يمكن أن يصبح ذلك أكثر قابلية للإدارة عندما تتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من التنبؤ بالطلب على الطاقة وجدولة العمليات لتتماشى مع العرض المتجدد. يمكن أن تكون هذه القدرة حاسمة حيث يواجه المشغلون ضغوطًا متزايدة لإظهار تقدم حقيقي في إزالة الكربون.
تمثل عمليات التبريد واستهلاك المياه أهدافًا تحسينية إضافية. تحتاج مراكز البيانات ومرافق الشبكات إلى تبريد كبير للحفاظ على المعدات ضمن درجات حرارة التشغيل، ويمكن للذكاء الاصطناعي دمج وظائف الشبكة في عدد أقل من المواقع مع ضبط أنظمة التبريد تلقائيًا لتقليل استخدام المياه. ويظل من غير المؤكد ما إذا كان المشغلون سيعطيون الأولوية لمكاسب الكفاءة الأقل وضوحًا هذه، خاصة عندما لا يصل توفير المياه إلى النتيجة النهائية بشكل مباشر مثل تخفيضات الكهرباء.
الادخار الموثق
توفر نتائج النشر المبكر التشجيع وسببًا للشك. أظهر الطيارون توفيرًا في الطاقة يتراوح بين 6 و10%، مع ادعاء بعض البائعين بتخفيضات محتملة تصل إلى 25% دون أي تأثير على تجربة العملاء.
ويشير بيكرينغ إلى نتائج أكثر قابلية للتحقق: “إن التطبيقات الذكية اليوم قادرة على الاستفادة من بيانات معدات المستخدم وتقديرات حركة المرور المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتشغيل سعة الشبكة أو إيقافها حسب الحاجة مع الحفاظ على استمرارية الخدمة، مما يدل على توفير الطاقة المؤكد بأكثر من 20 بالمائة مقارنة بالطرق التقليدية لتقدير حركة الاتصالات للمحطات الأساسية الفردية.”
وتتكيف الهياكل المالية لدعم هذه الاستثمارات. وتستغل بعض أسواق الاتصالات السندات الخضراء وأدوات التمويل المستدامة لتمويل ترقيات الكفاءة القائمة على الذكاء الاصطناعي. تساعد هذه الأدوات المشغلين على الاستثمار في التكنولوجيا الجديدة مع الإشارة إلى التزامات الاستدامة، على الرغم من أنه من الجدير بالذكر أن السندات الخضراء تولد دعاية إيجابية سواء تحققت الفوائد البيئية الموعودة بالفعل أم لا.
ومع ذلك، فقد أصبح من الصعب رفض الحجة التجارية، بغض النظر عن الاعتبارات البيئية. ويفضل المستهلكون الأصغر سنا بشكل متزايد خيارات الاتصالات الصديقة للبيئة، وتولي مجتمعات الاستثمار المزيد من الاهتمام للتأثير البيئي على المدى الطويل. عندما تبدأ الاستدامة في التوافق مع قيمة المساهمين، قد يتوقع حتى المتشككون حدوث شيء ذي معنى.
الاستنتاجات
ويتطلب نشر تدابير الكفاءة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي رأس مال مقدما كبيرا ــ وهو الحاجز الذي أدى باستمرار إلى إبطاء تبني التكنولوجيات الواعدة بتحقيق وفورات طويلة الأجل على حساب الإنفاق الفوري. وقد يكون مشغلو الاتصالات، الذين يواجهون بالفعل ضغوطًا تنافسية شديدة ويتحملون في كثير من الأحيان ديونًا كبيرة، بطيئين في تحديد أولويات الاستثمارات ذات آفاق الاسترداد المتعددة السنوات.
ولا يزال قياس التأثير البيئي لدورة الحياة الكاملة لهذه الأنظمة يمثل تحديًا بالطبع. إن الطاقة والمواد المستهلكة في تصنيع أجهزة الذكاء الاصطناعي، ونشر الأنظمة عبر الشبكات، وفي نهاية المطاف التخلص من المعدات القديمة، كلها أمور تحتاج إلى الأخذ في الاعتبار أي تقييم صادق لصافي المنفعة البيئية. لا تزال المقاييس القوية والتقارير الشفافة قيد التنفيذ.
والأمر الأكثر أهمية هو أن أي محادثة حول “الذكاء الاصطناعي الأخضر” تحتاج إلى فصل أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تقلل من استهلاك الطاقة في أماكن أخرى عن عبء الطاقة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي نفسها. وفقًا لبيكرينغ، “على عكس تطبيقات الذكاء الاصطناعي العامة مثل برامج الدردشة الآلية، حيث يمكن للمستويات العالية من الاستدلال المتكرر أن تستهلك قدرًا كبيرًا من الطاقة مثل بناء النماذج، فإن كمية الاستدلال في تطبيقات شبكات الهاتف المحمول أقل بكثير وستستهلك طاقة أقل بشكل كبير من بناء النماذج”. تختلف تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة والضيقة التي تدفع مكاسب كفاءة الاتصالات بشكل أساسي عن النماذج الضخمة ذات الأغراض العامة التي تتصدر العناوين الرئيسية.
يواجه المشغلون الذين يؤخرون التحول الأخضر مخاطر تنافسية متزايدة وضغوطًا تنظيمية. وسواء كان هذا يترجم إلى تقدم حقيقي أو مجرد غسيل أخضر أكثر تعقيدا، فإن ذلك يعتمد إلى حد كبير على قوى خارج السيطرة المباشرة للصناعة، مثل آليات تسعير الكربون، والإنفاذ التنظيمي، وما إذا كان المستهلكون والمستثمرون يواصلون الضغط. إن التكنولوجيا اللازمة لتقليل استهلاك الطاقة في مجال الاتصالات بشكل ملموس موجودة بشكل متزايد. والسؤال هو ما إذا كانت الصناعة المبنية على النمو سوف تتبنى الانضباط المطلوب لاستخدامه فعلياً.
