Podatkovni centri u tranziciji: Ovako će umjetna inteligencija postati energetski učinkovitija u budućnosti!

Podatkovni centri u tranziciji: Ovako će umjetna inteligencija postati energetski učinkovitija u budućnosti!

U aktualnoj raspravi o potrošnji energije podatkovnih centara i njihovom utjecaju na okoliš, fokus je na umjetnoj inteligenciji (AI). Istraživački tim pod vodstvom profesora Wolfganga Maaßa sa Sveučilišta Saarland radi na inovativnim tehnologijama za poboljšanje energetske učinkovitosti AI-ja. Cilj usmjeren na budućnost: AI bi trebao postati do 90 posto energetski učinkovitiji. Ovo je prijeko potreban razvoj, posebno s obzirom na podatkovne centre i njihovu značajnu potrošnju energije, koja se više nego udvostručila u posljednjem desetljeću. Glasno uni-saarland.de Tehnološko rješenje bit će predstavljeno na nadolazećem sajmu Hannover Messe koji će se održati od 31. ožujka do 4. travnja.

Podatkovni centri u Njemačkoj zabilježili su potrošnju električne energije od oko 20 terawatt sati godišnje 2023. godine, a predviđanja sugeriraju da bi ta potrošnja mogla narasti na 35 TWh do 2030. i do 88 TWh do 2045. Ovo povećanje proizlazi iz sve veće upotrebe usluga u oblaku, kao i sve većeg broja AI aplikacija i napredne digitalizacije industrije i administracije, kao što su npr. podatkovni centri.org prijavio.

Energetska učinkovitost kao ključ

Izazovi povezani s ovim sve većim zahtjevima za energijom zahtijevaju hitnu akciju operatera kako bi smanjili potrošnju energije pomoću optimiziranih tehnologija hlađenja i hardverski učinkovitih rješenja. Inovativni pristupi kao što su sustavi hlađenja temeljeni na tekućini i korištenje geotermalne energije postaju sve važniji. Provedba održive infrastrukture također je ojačana pravnim zahtjevima kao što je novi Zakon o zaštiti energije (EnEfG).

Središnja briga tima profesora Maaßa je razvoj učinkovitih modela umjetne inteligencije koji se temelje na potrebama. Korištenje destilacije znanja, tehnologije kompresije, omogućuje izdvajanje manjih, učinkovitijih modela učenika iz velikih modela nastavnika. To bi moglo biti osobito korisno za manje tvrtke koje žele dobiti pristup moćnim rješenjima umjetne inteligencije bez ulaganja u opsežnu infrastrukturu.

Tehnološki trendovi i izgledi za budućnost

Podatkovni će se centri 2025. godine suočiti s prekretnicom, potaknutom sve većom potražnjom za energijom i novim zakonskim zahtjevima. Sve veći zahtjevi za kibersigurnošću i otpornošću sustava naglašavaju potrebu za kontinuiranom optimizacijom sustava. Drugi važan trend su modularne metode gradnje koje omogućuju fleksibilnu, brzu i ekonomičnu izgradnju podatkovnih centara. Prefabricirani moduli ne samo da nude brzinu gradnje, već i mogućnost skaliranja, što postaje sve važnije.

Osim toga, korištenje obnovljivih izvora energije u izgradnji podatkovnih centara postaje sve važnije. Korištenje solarne energije i energije vjetra, kao i inovativni sustavi povrata topline pomažu smanjiti ekološki otisak i mogu iskoristiti do 80 posto otpadne topline. Studija pokazuje da umjetna inteligencija može omogućiti uštedu do 30 posto analizom u stvarnom vremenu i automatskom optimizacijom potrošnje energije kabinett-online.de određuje.

U drugom primjeru, istraživački tim surađuje sa Stahl Holding Saar na razvoju AI modela koji omogućuje automatsko razvrstavanje čeličnog otpada. Ovaj projekt, koji financira Federalno ministarstvo gospodarstva i zaštite klime s oko pet milijuna eura, ima za cilj generirati kompaktne, energetski učinkovite i snažne AI modele koji mogu značajno poboljšati proces recikliranja čelika.

Digitalna budućnost zahtijeva ne samo tehnološke inovacije od operatera podatkovnih centara, već i sveobuhvatan pristup održivosti kako bi se ispunili napredni klimatski ciljevi.