Datu centri pārejas posmā: šādi mākslīgais intelekts nākotnē kļūs energoefektīvāks!

Datu centri pārejas posmā: šādi mākslīgais intelekts nākotnē kļūs energoefektīvāks!

Pašreizējā diskusijā par datu centru enerģijas patēriņu un to ietekmi uz vidi galvenā uzmanība tiek pievērsta mākslīgajam intelektam (AI). Zārlandes universitātes profesora Volfganga Māsa vadītā pētnieku grupa strādā pie novatoriskām tehnoloģijām, lai uzlabotu mākslīgā intelekta energoefektivitāti. Uz nākotni vērsts mērķis: AI jākļūst par līdz pat 90 procentiem energoefektīvākam. Šī ir ļoti vajadzīga attīstība, jo īpaši ņemot vērā datu centrus un to ievērojamo enerģijas patēriņu, kas pēdējā desmitgadē ir vairāk nekā dubultojies. Skaļi uni-saarland.de Tehnoloģiskais risinājums tiks prezentēts gaidāmajā Hannover Messe, kas norisināsies no 31. marta līdz 4. aprīlim.

Datu centros Vācijā 2023. gadā tika reģistrēts aptuveni 20 teravatstundu elektroenerģijas patēriņš gadā, un prognozes liecina, ka šis patēriņš varētu pieaugt līdz 35 TWh līdz 2030. gadam un līdz 88 TWh līdz 2045. gadam. Šis pieaugums ir saistīts ar pieaugošo mākoņpakalpojumu izmantošanu, kā arī pieaugošo mākslīgā intelekta lietojumprogrammu skaitu un progresīvās nozares un administrācijas digitalizāciju. datacenters.org ziņots.

Energoefektivitāte kā atslēga

Problēmas, kas saistītas ar šo pieaugošo enerģijas pieprasījumu, prasa operatoriem steidzamu rīcību, lai samazinātu enerģijas patēriņu, izmantojot optimizētas dzesēšanas tehnoloģijas un aparatūras efektīvus risinājumus. Novatoriskas pieejas, piemēram, uz šķidrumu balstītas dzesēšanas sistēmas un ģeotermālās enerģijas izmantošana, kļūst arvien svarīgākas. Ilgtspējīgas infrastruktūras ieviešanu pastiprina arī juridiskās prasības, piemēram, jaunais Enerģētikas aizsardzības likums (EnEfG).

Profesora Maaß komandas galvenā rūpe ir saprātīgu, uz vajadzībām balstītu AI modeļu izstrāde. Zināšanu destilācijas, saspiešanas tehnoloģijas, izmantošana ļauj iegūt mazākus, efektīvākus studentu modeļus no lieliem skolotāju modeļiem. Tas varētu būt īpaši izdevīgi mazākiem uzņēmumiem, kuri vēlas piekļūt spēcīgiem AI risinājumiem, neieguldot plašā infrastruktūrā.

Tehnoloģiskās tendences un nākotnes perspektīvas

Datu centri saskarsies ar pagrieziena punktu 2025. gadā, ko izraisīs pieaugošais enerģijas pieprasījums un jaunas juridiskās prasības. Pieaugošās prasības pēc kiberdrošības un sistēmu noturības uzsver nepieciešamību nepārtraukti optimizēt sistēmas. Vēl viena svarīga tendence ir moduļu būvniecības metodes, kas ļauj elastīgi, ātri un ekonomiski būvēt datu centrus. Saliekamie moduļi piedāvā ne tikai būvniecības ātrumu, bet arī spēju mērogot, kas kļūst arvien svarīgāka.

Turklāt atjaunojamo energoresursu izmantošana datu centru būvniecībā kļūst arvien svarīgāka. Saules un vēja enerģijas izmantošana, kā arī novatoriskas siltuma reģenerācijas sistēmas palīdz samazināt ekoloģisko pēdu un var izmantot līdz pat 80 procentiem no atkritumu siltuma. Pētījums liecina, ka mākslīgais intelekts var ietaupīt līdz pat 30 procentiem, izmantojot reāllaika analīzi un automātisku enerģijas patēriņa optimizāciju. kabinett-online.de nosaka.

Citā piemērā pētnieku komanda sadarbojas ar Stahl Holding Saar, lai izstrādātu AI modeli, kas ļauj automātiski šķirot tērauda lūžņus. Šī projekta, ko finansē Federālā Ekonomikas un klimata aizsardzības ministrija ar aptuveni pieciem miljoniem eiro, mērķis ir radīt kompaktus, energoefektīvus un jaudīgus mākslīgā intelekta modeļus, kas var būtiski uzlabot tērauda pārstrādes procesu.

Digitālā nākotne prasa ne tikai tehnoloģiskas inovācijas no datu centru operatoriem, bet arī visaptverošu pieeju ilgtspējībai, lai sasniegtu progresīvos klimata mērķus.