减排超两成
融合深度强化学习与图神经网络，协同调度5G小区工作状态，在更大规模网络上实现节能，这是现有方案难以做到的。
Tong, Li · Li, Yu · Yibo, Ma · Tong, Duan · Wenzhen, Huang · Yan, Zhou · 金德鹏 · 李勇 · 江涛
Nature Sustainability 2023
利用图神经网络建模基站间的空间关系，结合深度强化学习实现多小区工作状态的协同优化，突破传统方法仅能局部调度的局限。
解决了蜂窝流量与能耗的时空错配问题，帮助超过71%的中国省份避免碳效率陷阱，从根源上减少不必要的碳排放。
在全国范围2023年可减少20.90 ± 0.98 Mt碳排放，效果经过大规模数据验证，可直接用于运营商减排目标。
与太阳能系统集成后，可完成移动网络净零目标50%以上，提供一条切实可行的碳中和路径。