FAU810 PFEA111 DSTD150 能源管理系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)

圍繞在數(shù)據(jù)中心使用人工智能的好處的討論往往專注于它如何提高生產(chǎn)力和盈利能力，但卻忽略了談?wù)撊斯ぶ悄苋绾问箶?shù)據(jù)中心更可持續(xù)。到2020年，僅美國(guó)的數(shù)據(jù)中心就將消耗大約73000兆瓦的電力。
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利用從智能傳感器收集的歷史數(shù)據(jù)，如數(shù)據(jù)輸出，溫度和濕度水平，人工智能可以訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的性能，使其更加節(jié)能。此外，預(yù)測(cè)人工智能可以預(yù)測(cè)未來(lái)的事件，如需求激增或溫度變化，并相應(yīng)地調(diào)整系統(tǒng)變量。這可以防止數(shù)據(jù)中心超出其運(yùn)營(yíng)限制，同時(shí)確保其盡可能高效地運(yùn)行。
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能耗較低的數(shù)據(jù)中心需要較少的冷卻，從而進(jìn)一步降低總能耗。該行業(yè)一些最大的公司已經(jīng)在部署人工智能。在美國(guó)，谷歌在其數(shù)據(jù)中心使用DeepMind機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)直接控制冷卻系統(tǒng)。這一舉措導(dǎo)致能耗顯著下降了40%。人工智能的實(shí)施不僅大大節(jié)省了成本，更重要的是，它大大減少了有害排放物和依賴數(shù)據(jù)中心的公司的碳足跡。普華永道最近的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，到2030年，在商業(yè)運(yùn)營(yíng)中部署人工智能可以減少多達(dá)4%的全球溫室氣體排放——相當(dāng)于澳大利亞、加拿大和日本2030年排放量的總和。
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數(shù)據(jù)中心應(yīng)該從哪里開始？

為了最大限度地發(fā)揮人工智能的價(jià)值，部署了數(shù)據(jù)中心的企業(yè)應(yīng)該首先關(guān)注他們的IT和控制基礎(chǔ)設(shè)施。如果他們從他們的控制系統(tǒng)和/或能源管理系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)，那么他們是從人工智能中受益并降低整體能耗的絕佳候選人。隨著更多的傳感器被納入其基礎(chǔ)設(shè)施，人工智能可以提供更高的價(jià)值和復(fù)雜性，以實(shí)現(xiàn)更高的效率。

• 人工智能實(shí)施的基本(也是推薦的)第一步是使用該技術(shù)檢測(cè)耗電設(shè)備。AI可以快速識(shí)別表現(xiàn)不佳的資產(chǎn)和存在維護(hù)問(wèn)題的資產(chǎn)，這兩種資產(chǎn)都會(huì)導(dǎo)致過(guò)度的功耗。在整個(gè)大型數(shù)據(jù)中心，這些類型的資產(chǎn)所浪費(fèi)的電力會(huì)很快增加成本，并對(duì)環(huán)境產(chǎn)生重大影響。

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