ネットゼロカーボンを達成するためのデータセンターの人工知能

今日、業界やセクターに関係なく、私たちは皆、エネルギーと燃料のコストの上昇、原材料のコストの上昇、操業と利益率の低下など、同じプレッシャーと課題に直面しています。同時に、利害関係者は炭素排出量を削減し、持続可能な開発目標を達成するというプレッシャーにさらされています。

#データセンターは、環境規制や企業がより環境に優しいソリューションを求めるなど、あらゆる側面からの圧力にさらされています。

ご存知のとおり、データ センターはリソースを大量に消費しており、データ センターが提供するコンピューティング パワーに対する需要は驚くべき速度で増加しています。気候変動に対する世界的な懸念が高まる中、持続可能性を戦略に組み込むことは、データセンターの運営とデータセンターの PR において不可欠な要素になりつつあります。

しかし、SDGsを達成するというプレッシャーがさらなる問題を引き起こすのでしょうか?

多くのデータセンタープロバイダーは、すでに環境プログラムを導入しています。しかし、炭素排出量を大幅に削減するという取り組みと、すぐに結果を実証したいという願望は、多くの場合、カーボン オフセットにつながります。

すべての排出量を回避したり代替したりできるわけではありません。また、炭素排出量の削減には、時間と投資を必要とする広範な組織変更が必要となる場合があります。したがって、多くの組織はこの道をたどりますが、持続可能性を向上させるためのソリューションとして新しい取り組みを取り入れています。彼らは、電気自動車（EV）などの代替技術や、照明を LED や再生可能エネルギーに置き換えるなど、利益の計算が容易な新しい個別プロジェクトに焦点を当てています。

彼らが見逃しがちなのは、事業全体を通じてエネルギー効率を改善することで、すでに取得したインフラストラクチャで持続可能性の勝利を迅速に達成することです。

AI の力を活用して、より適切なビジネス上の意思決定をより迅速に行う

良いニュースは、人工知能 (AI) ベースのソリューションがわずか 6 週間で急速かつ持続可能な成長を実現できることです。簡単に拡張して、運用全体にわたる効率の最適化を実現できます。

最近の人工知能の進歩により、大規模なデータ サイエンティスト チームを配置することなく、あらゆる業界の資産からの大量のデータ セットを分析できるようになりました (風力タービン、太陽光発電、ジェット エンジン、船舶、石油およびガス ポンプ、冷却、 IT サーバー) ) を使用し、パターン認識を使用してリアルタイムの洞察を生成します。これらの洞察は、エネルギー効率の向上、排出量の削減、持続可能性の目標に向けた進捗状況の追跡を目的として運用を包括的に最適化する、データ主導のビジネス上の意思決定を行う機能を提供します。

多くの環境では、既存のデータが十分に活用されておらず、最適化に必要な洞察を収集するには何百ものデータ フィードが必要であると考えられています。実際、大幅な改善を行うには、わずか 5 つのデータ フィードで十分です。

出発点は、信頼性の高いデータ ベースラインとその他の内部データ ソース (ERP、エンタープライズ アプリケーション、クラウド ファイル ストレージ) を作成することです。

その後、AI は機器や資産を操作する最も効率的な方法を探しますが、ユーザー定義の制限やパラメーターによって制限されません。最も近い過去のパフォーマンスを検索して推奨することで、AI は、定義された品質目標とプロセス制限、および推奨される制御設定値を満たすパレート フロント最適化を使用して、より優れたパフォーマンスをシミュレートすることができ、その結果、エネルギー コストと排出量が即座に削減されます。

冷却の最適化と水の使用量の削減によるエネルギーの削減、ワークロードの効率に合わせて CPU P および C の状態を制御すること、資産の障害を予測することは、AI が提供できる利点のほんの一部です。閉ループまたは開ループで動作することにより、10 ～ 40% のエネルギー節約が達成され、コストのかかるダウンタイムが回避されます。

オンプレミス、ホステッド、クラウドのプロバイダーと顧客はすべて、人工知能の恩恵を受けることができます。 AI テクノロジーは、デジタル変革を加速し、エネルギーコストと発電量を最適化し、再生可能エネルギーミックスを最大化し、炭素排出量を削減し、ネットゼロに向けたリアルタイムの進捗状況を追跡するための持続可能性指標に関するレポートを提供します。より正確なデバイス レベルの追跡 (個々のコアに至るまで) により、請求とスコープ 2 および 3 の排出量レポートの正確性が保証されます。

たとえば、QiO は資産集約型およびエネルギー集約型の業界と協力して、AI 主導の持続可能性を実現しています。持続可能性を高めるための最初のルールは、すでに持っているものをより有効に活用する方法を見つけることです。私たちは、より少ないリソースでより多くのことを実現するにはデータが鍵であり、AI はネットゼロに到達するために必要な洞察を提供すると信じています。

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