Mobilfunknetze sind wahre Stromfresser. Aktuell verbrauchen alleine die Funkzugangsnetze in Deutschland jährlich ca. 750 GWh an elektrischer Energie, also ungefähr so viel wie 250.000 Privathaushalte. Basierend auf bestehenden Trends und Prognosen der Netzbetreiber kann sich dieser Energieverbrauch bis 2030 sogar verdoppeln. Wissenschaftler:innen der TU Dresden erforschen nun neuartige energieeffiziente Basisstationen, die den Stromverbrauch im Mobilfunk drastisch senken können. Das Projekt DAKORE gehört zu den drei Gewinnern des „GreenICT“ Innovationswettbewerbes 2021 des Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF). DAKORE steht für „Datenfunknetz mit Adaptivhardware und KI-Optimierung zur Reduktion des Energieverbrauchs.“  Anfang Juli 2022 startete das DAKORE-Team seine Arbeit an energieeffizienten Funkzugangsnetzen der Zukunft. Indem sie zukünftige 5G-Funkzugangsnetze bedarfsgerecht auf aktuelle und stark variierende Performanz-Anforderungen optimieren, wollen die Forscher:innen den Energieverbrauch um bis zu 60% reduzieren.

Bestehende Netzwerke sind vorwiegend auf hochperformanten, flächendeckenden Dauerbetrieb ausgelegt, der aber nur temporär und lokal benötigt wird. DAKORE minimiert entsprechende Überkapazitäten konsequent und unter Beibehaltung der Dienstgüte und nutzt sie somit systematisch zur Energieeinsparung. Um dies zu ermöglichen, wird ein ganzheitlicher Ansatz entwickelt, der die dynamische Adaptivität sowohl von neuartigen Hardware- als auch Softwarekomponenten verfolgt, von globalen System-Algorithmen bis hin zur individuellen Ansteuerung eines einzelnen Leistungstransistors einer bestimmten Sendeeinheit. Besonders wichtig ist dabei die Reduzierung des Energieverbrauchs der Leistungsverstärker, welche die größten „Leistungsfresser“ im System darstellen.

Das Projektkonsortium wird eine rekonfigurierbare, energiesparende Mobilfunk-Basisstation konzipieren, welche je nach Bedarf ihre Zellen skaliert, Nutzer optimal zuordnet und dabei die Vorteile verschiedener Funkstandards und -frequenzen und entsprechender Sendesysteme durch konsequenten Einsatz neuartiger KI-Methoden zum Einsatz bringt. Eine innerhalb des Innovationswettbewerbs durchgeführte Umweltpotenzialanalyse ergab eine theoretisch mögliche Reduktion des Energieverbrauchs um 400 GWh pro Jahr in Bezug auf den Energieverbrauch in Deutschland im Jahr 2020. Das entspräche einer CO₂-Einsparung von ca. 175.000 t und einer Betriebskostenreduktion von mindestens 100 Mio. €. „Für maximale Wirksamkeit hinsichtlich der Energieeinsparung sollte das in DAKORE zu erforschende Konzept perspektivisch einerseits zur Modernisierung des bestehenden Mobilfunknetzes, aber auch zum weiteren Netzausbau in zukünftigen Makro- und Mikrobasisstation genutzt werden,“ so Prof. Frank Ellinger, Professor für Schaltungstechnik und Netzwerktheorie an der TU Dresden. „Mit Hilfe von DAKORE kann Deutschland die Kompetenzen im neuen Wissenschaftsbereich der KI-gesteuerten Optimierung von Funkzugangsnetzen wesentlich stärken und einen signifikanten Beitrag zur Senkung des Energieverbrauches liefern.“

Zu weiteren beteiligten Professuren der TU Dresden gehören die Deutsche Telekom Professur für Kommunikationsnetze und die Professur für Adaptive Dynamische Systeme. Darüber hinaus bindet das DAKORE-Konsortium 14 führende Unternehmen ein, welche sich neben der Hard- und Softwareentwicklung unter anderem auch Feldversuchen und Marktpotenzialbetrachtungen widmen. Netzbetreiber (Telekom, Vodafone) werden ergänzt durch Netzausrüster (Ericsson, Cloud&Heat) und Spezialisten in den Bereichen Netzwerk-Planung/-Optimierung (atesio, brown-iposs, Deutsche Funkturm), Funksysteme (IMST, NI), Campusnetze (CampusGenius) und Internet der Dinge (A.N. Solutions) bis hin zu Halbleitertechnologie-Herstellern (Infineon, UMS, X-FAB). DAKORE ist auf drei Jahre angelegt und wird von Prof. Frank Ellinger geleitet. Das Projektvolumen beträgt 6,7 Mio. € und wird vom BMBF mit 4,6 Mio. € gefördert.

Ansprechpartner:
Prof. Frank Ellinger
Professur für Schaltungstechnik und Netzwerktheorie
Tel.: +49 351 463-38735