Centres de données en transition : c’est ainsi que l’IA deviendra plus économe en énergie à l’avenir !

Centres de données en transition : c’est ainsi que l’IA deviendra plus économe en énergie à l’avenir !

Dans le débat actuel sur la consommation énergétique des centres de données et leur impact environnemental, l’accent est mis sur l’intelligence artificielle (IA). Une équipe de recherche dirigée par le professeur Wolfgang Maaß de l’Université de la Sarre travaille sur des technologies innovantes pour améliorer l’efficacité énergétique des IA. L’objectif d’avenir : l’IA devrait devenir jusqu’à 90 % plus économe en énergie. Il s’agit d’une évolution indispensable, en particulier compte tenu des centres de données et de leur importante consommation d’énergie, qui a plus que doublé au cours de la dernière décennie. Fort uni-saarland.de La solution technologique sera présentée lors de la prochaine Hannover Messe, qui aura lieu du 31 mars au 4 avril.

Les centres de données en Allemagne ont enregistré une consommation d'électricité d'environ 20 térawattheures par an en 2023, et les prévisions suggèrent que cette consommation pourrait atteindre 35 TWh d'ici 2030 et jusqu'à 88 TWh d'ici 2045. Cette augmentation résulte de l'utilisation croissante des services cloud ainsi que du nombre croissant d'applications d'IA et de la numérisation croissante de l'industrie et de l'administration, comme datacenters.org signalé.

L’efficacité énergétique comme clé

Les défis associés à ces demandes énergétiques croissantes nécessitent une action urgente de la part des opérateurs pour réduire la consommation d'énergie grâce à des technologies de refroidissement optimisées et des solutions matérielles efficaces. Les approches innovantes telles que les systèmes de refroidissement à base de liquide et l'utilisation de l'énergie géothermique deviennent de plus en plus importantes. La mise en œuvre d'infrastructures durables est également renforcée par des exigences légales telles que la nouvelle loi sur la protection de l'énergie (EnEfG).

L’une des principales préoccupations de l’équipe du professeur Maaß est le développement de modèles d’IA allégés et basés sur les besoins. L’utilisation de la distillation des connaissances, une technologie de compression, permet d’extraire des modèles d’élèves plus petits et plus efficaces à partir de grands modèles d’enseignants. Cela pourrait être particulièrement avantageux pour les petites entreprises qui souhaitent accéder à de puissantes solutions d’IA sans avoir à investir dans une infrastructure étendue.

Tendances technologiques et perspectives d'avenir

Les centres de données seront confrontés à un tournant en 2025, déclenché par l’augmentation de la demande énergétique et de nouvelles exigences légales. Les exigences croissantes en matière de cybersécurité et de résilience des systèmes soulignent la nécessité d’optimiser continuellement les systèmes. Une autre tendance importante concerne les méthodes de construction modulaires, qui permettent une construction flexible, rapide et rentable des centres de données. Les modules préfabriqués offrent non seulement une rapidité de construction, mais également une capacité d'évolutivité, ce qui devient de plus en plus important.

En outre, l’utilisation de sources d’énergie renouvelables dans la construction de centres de données devient de plus en plus importante. L'utilisation de l'énergie solaire et éolienne ainsi que des systèmes innovants de récupération de chaleur contribuent à réduire l'empreinte écologique et peuvent utiliser jusqu'à 80 % de la chaleur perdue. Une étude montre que l'intelligence artificielle peut permettre des économies allant jusqu'à 30 % grâce à une analyse en temps réel et à une optimisation automatique de la consommation d'énergie. kabinett-online.de détermine.

Dans un autre exemple, l’équipe de recherche collabore avec Stahl Holding Saar pour développer un modèle d’IA permettant le tri automatique des ferrailles d’acier. Ce projet, financé par le ministère fédéral de l'Économie et de la Protection du climat à hauteur d'environ cinq millions d'euros, vise à générer des modèles d'IA compacts, économes en énergie et puissants qui peuvent améliorer considérablement le processus de recyclage de l'acier.

L’avenir numérique nécessite non seulement des innovations technologiques de la part des opérateurs de centres de données, mais également une approche globale de la durabilité afin d’atteindre les objectifs climatiques.