幫助數據中心實現淨零碳的人工智能

眾所周知,數據中心是一個巨大的資源消費者,對數據中心提供的計算能力的需求正的速度增長。數據中心運營和公共關系的基本因素是將可持續性納入戰略,因為全球對氣候變化的關注度越來越高。

但實現可持續發展目標的壓力是否會帶來額外的問題?

很多數據中心提供商都制定了環保計劃。但是,這種承諾和表現出快速結果的願望通常會導致碳抵消,因為碳排放量大幅度減少螞蟻搬家店(antminer shop)。

並非所有排放都能避免或替代,而減少碳排放可能涉及到廣泛的組織變化,這需要時間和投入。因此,許多組織確實走上了這條道路,但他們抓住了新的措施,作為提高可持續性的解決方案。他們專注於新的離散項目,如電動汽車(EV)或LED或可再生能源,這些項目很容易計算回報。

通過提高整個運營過程中的能效,他們經常錯過的是在已經獲得的基礎設施中迅速取得可持續發展的勝利。

更快地做出更好的業務決策,利用AI的力量。

好消息是,基於人工智能(AI)的解決方案可以在六周內實現快速可持續發展,並且可以很容易地擴大規模,以優化效率,從而解鎖整個運營物聯網模塊(modul iot)。

人工智能的最新進展可以分析任何行業的大量資產數據集,並利用模式識別和生成實時洞察力,而無需部署大型數據科學家團隊(無論是風力渦輪、光伏、噴氣發動機、航運、石油和天然氣泵、冷卻或IT服務器)。這些見解為數據驅動業務決策制定提高能效、減少排放、跟蹤可持續發展目標進展提供了全面優化運營的能力。

許多環境沒有很好地利用其已經擁有的數據。人們認為收集必要的洞察力和優化需要數百份數據禮物。事實上,只有五份數據禮物就足以顯著改進。

起點是創建一個可靠的數據基線和其他內部數據源(ERp、企業應用、雲文件存儲)通過連接實時傳感器讀數、數據庫、遙測數據、工業資產(傳感器、pLC和控制系統、邊緣設備)。

然後,在不受用戶定義或參數限制的情況下,AI會尋找最有效的方式來操作設備和資產。AI可以通過搜索和推薦最接近的曆史性能來模擬更好的性能,從而立即降低能源成本和排放,通過優化帕累托的前沿,滿足定義的質量目標和過程限制以及推薦的控制點。

通過優化冷卻和減少用水來降低能量,控制CpUp和C狀態以匹配工作負荷效率和預測資產故障只是人工智能能夠提供的一些好處。10-40%的節能可以通過在閉環或開環中運行來實現,避免了昂貴的停機時間快速原型開發(rapid prototype development)。

地方,托管和雲提供商和客戶都可以從人工智能中獲益。人工智能技術加快了數字化轉型,優化了能源成本和產量,最大限度地實現了可再生能源的結合,減少了碳排放,並提供了實時跟蹤淨零的可持續發展指標報告。可以保證計費和范圍2和3排放報告的准確性,更准確的設備級追蹤(甚至每個單獨的核心)。


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