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SUMMARY:Thèse Dimitrios KEFALAS : Gestion prédictive et optimisatio
 n énergétique des réseaux d’accès radio 6G désagrégés et hé
 térogènes
ORGANIZER;CN=Dimitrios KEFALAS:MAILTO:Dimitrios.Kefalas@lip6.fr
DESCRIPTION:La 6G ambitionne des réseaux d’accès radio ouverts, 
 désagrégés et nativement fondés sur l’IA. Ces réseaux doivent 
 intégrer des technologies d’accès hétérogènes, s’adapter de 
 manière autonome à la demande de trafic, tout en réduisant leur co
 nsommation d’énergie. Dans cette thèse, nous étudions comment co
 ncevoir et gérer de tels réseaux, en suivant une démarche expérim
 entale sur des plateformes O-RAN réelles.
  Nous intégrons d’abord
  des accès non-3GPP directement dans le RAN désagrégé, afin d’e
 n étendre la capacité et d’offrir une différenciation de service
 s entre la 5G et le WiFi, sans aucune modification du cœur de résea
 u. Afin d’exploiter ces technologies d’accès de manière intelli
 gente, nous concevons ensuite une boucle de contrôle fondée sur l
 ’IA dans le Near-RT RIC, qui oriente le trafic de manière proactiv
 e dans cet environnement multi-RAT, à partir de la prévision de la 
 demande. L’accès multi-RAT augmentant la charge de trafic sur le R
 AN, nous montrons que son plan utilisateur peut passer à l’échell
 e de manière autonome, et qu’une approche proactive permet de main
 tenir les performances sous un trafic dynamique, contrairement à l
 ’approche réactive. Le passage à l’échelle affectant égalemen
 t la consommation d’énergie, nous comparons différentes stratégi
 es de mise à l’échelle à un surdimensionnement statique, à part
 ir de modèles de puissance issus de mesures réelles, et mettons en
  évidence un compromis clair entre énergie et latence. Ces décisio
 ns tenant compte de l’énergie dépendant de la consommation de cha
 que composant, nous montrons enfin que les KPI du réseau permettent 
 de prédire la consommation électrique des composants O-RAN. Nous of
 frons ainsi une observabilité de la puissance sans matériel supplé
 mentaire ainsi qu’une télémétrie de puissance auto-validée, év
 aluées sur un déploiement O-RAN commercial.
  Dans l’ensemble, cet
 te thèse contribue à la gestion prédictive et à l’optimisation
  énergétique des réseaux d’accès radio 6G désagrégés et hé
 térogènes.
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LOCATION:l’Université de Thessalie, ECE Building, Volos, Grèce
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