Nachhaltige IOT

Das Wort Nachhaltigkeit ist heute in aller Munde: Um sie zu erreichen, bedarf es einer weltweiten gemeinsamen Anstrengung auf allen Ebenen der Gesellschaft. Angesichts der Verschlechterung der globalen Umwelt- und Klimabedingungen sowie des immer energie- und ressourcenintensiveren Lebensstils der Verbraucher in einer zunehmend digitalisierten und vernetzten Gesellschaft richten gemeinsame Initiativen von Industrie, Forschungsinstituten und Normungsgremien ihre Anstrengungen auf das Thema Nachhaltigkeit aus. Sie arbeiten gemeinsam an Methoden, KPIs, Benchmarks und Lösungen zur Ressourcen- und Energieeffizienz für aktuelle und zukünftige Generationen der IoT- und mobilen Kommunikation.

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Whitepaper

Dieses Whitepaper befasst sich mit dem aktuellen Stand der wichtigsten Aktivitäten in Richtung Nachhaltigkeit für die heutigen Mobilfunknetze mit Ausweitung auf die zukünftige Entwicklung. Es deckt die wesentlichen Aspekte ab, die dazu beitragen, dass die digitalisierte Gesellschaft bis spätestens 2050 klimaneutral wird. Darüber hinaus ergänzen relevante wissenschaftliche Aktivitäten des Fraunhofer IIS diesen allgemeinen Überblick über die aktuellen und laufenden Arbeiten zur Qualifizierung und Quantifizierung von Nachhaltigkeit im Mobilfunkkontext.

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Mobile Communication 5G/6G

 

Efficient Hardware

Energieeffiziente Hardware ist eine Voraussetzung für nachhaltige Produkte. Der Forschungsbereich IoT-Systeme bündelt die langjährigen Erfahrungen und Kompetenzen des Fraunhofer IIS. Mit unseren nachhaltigen Technologien können wir Sie dabei unterstützen, sich fit für die grüne IKT-Hardware zu machen.

 

Massive MIMO Optimierung

Bei 5G wurde eine auf Massive MIMO basierende Antenneneinheit eingeführt, für 6G sind Ultra-Massive-MIMO-Antennen geplant, um der höheren Übertragungskapazität und den neuen Frequenzbandanforderungen gerecht zu werden. Dies bedeutet, dass der Energiebedarf einer Basisstation mit der Anzahl der Antennenelemente exponentiell ansteigt.

 

Beamforming

Beim Beamforming werden mehrere Antennen verwendet, um dasselbe Signal an einzelne Empfänger zu richten und zu übertragen. Das Ergebnis ist eine schnellere, effizientere und zuverlässigere drahtlose Datenübertragung. Dies wird insbesondere bei 5G und 6G eingesetzt.

 

EDGE Computing

Das Verfahren Edge Computing ermöglicht eine energieeffiziente Virtualisierung von HW und SW Komponenten wie eine energieeffiziente Konfiguration und Nutzung von Echtzeitbetriebssystemen.

Waveform Design

Was die Modellierung des Stromverbrauchs von 5G-Basisstationen betrifft, so können wir feststellen, dass es an präzisen und nachvollziehbaren Ansätzen mangelt. Daher schlagen wir ein Modell vor, das die Vorteile von Energiespartechniken für die künftige Standardisierung der Forschung besser erfasst.

 

Künstliche Intelligenz

Die Anwendung von KI geht nicht ohne Ressourcenverbrauch vonstatten. Ein umweltfreundliches Design der KI-Funktionen bringt nicht nur Vorteile für das Netz mit sich, sondern stellt auch sicher, dass die KI-Implementierungen ihre ressourcenschonenden Vorteile nicht aufwiegen. Daher sollte dies ein integraler Bestandteil aller KI-Designs für das künftige 6G-Netz sein.

Network Energy Saving

In der Standardisierung 3GPP Release-18 wurde eine Studie zum Thema Network Energy Saving durchgeführt, um potenzielle Techniken zu identifizieren und zu bewerten. Im Anschluss an die Studie ist eine Work-Item-Phase ab Q1 2023 geplant, in der einige der Lösungen für Network Energy Saving standardisiert werden sollen. Darüber hinaus kann ein solches Studienelement die Grundlage für Verbesserungen in weiteren 5G NR-Versionen und schließlich auch in 6G bilden.

UE Power Saving

Bereits in der 3GPP-Version 15 enthielt 5G NR Funktionen zur Energieeinsparung für Endgeräte. Zu den heutigen Verbesserungen zur Energieeinsparung gehören die Übertragung kleiner Datenmengen im Zustand Radio Resource Control Inactive, verlängerte Paging/Discontinuous-Reception-Zyklen, Referenzsignale für eine schnellere Synchronisierung im Zustand Idle/Inactive und dynamisches aperiodisches Überspringen der Kontrollkanalüberwachung im Zustand RRC Connected.

GreenICT

ULP Wake-up Receiver

Ein wichtiges Kriterium für Anwendungen im IoT-Bereich ist ein möglichst geringer Stromverbrauch. Kontinuierliche drahtlose Vernetzung erfordert viel verfügbare Akkukapazität. Die Betriebsdauer von drahtlosen Sensorknoten ist somit limitiert. Das RFicient®-Portfolio ermöglicht für viele Jahre wartungsarme ultra-low-power-Konnektivität.

 

LPWAN mioty®

Massive-IoT-Anwendungen im Smart-City-Bereich und IIoT benötigen für eine zuverlässige und robuste Datenübertragung permanent Energie. Unser energieautarkes Wide-Area Network ist eine einzigartige Kombination des neuen LPWAN-Standards mioty® mit Energy Harvesting.

Neuromorphe Hardware

Aktuelle neuronale Netzwerkarchitekturen erfordern eine hohe Rechenkomplexität und einen hohen Stromverbrauch. Neuromorphe Hardware hingegen setzt auf massive Parallelverarbeitung und führt Berechnungen, z. B. für maschinelles Lernen, schneller und mit weniger Strom aus.

 

Embedded KI

Tiny Machine Learning (TinyML) ist ein Forschungsgebiet im Bereich des maschinellen Lernens und beschreibt die Optimierung sowie Ausführung von KI-basierten Verarbeitungsketten auf eingebetteten Systemen.

Autarke Energieversorgung

Im Bereich Energy Harvesting entwickeln und untersuchen wir Technologien und Systeme zur Nutzung von Energie aus der Umgebung, um kleine elektronische Verbraucher zu versorgen.

Edge Computing

Das Verfahren Edge Computing ermöglicht eine energieeffiziente Virtualisierung von HW und SW Komponenten wie eine energieeffiziente Konfiguration und Nutzung von Echtzeitbetriebssystemen.

Energieautarke IoT-Sensoren

Wir entwickeln und bieten Technologien, die aus geringfügigen Temperaturunterschieden oder kaum spürbaren Vibrationen Strom gewinnen, um Sensoren oder Kleingeräte im IoT energieautark zu betreiben – zum Beispiel zur Überwachung von Schraubverbindungen.

Sensor-Edge-Cloud Hub

Das Fraunhofer IIS errichtet hier ein Kompetenzzentrum für den Themenschwerpunkt Sensor-Edge-Cloud. Ziel ist die Entwicklung von Methoden und Modellen zur Umweltbewertung, die Schaffung einer Mess- und Simulationsumgebung, sowie die Implementierung von nachhaltigen Hardware- und Software Komponenten unter Nutzung von KI und Edge-Computing Methoden zu bündeln und validieren. Dieses Green-ICT S-E-C-Labor soll als Anlaufstelle für Wirtschaft, Verbände und Politik dienen.

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