人工知能がデータセンターのネットゼロカーボン達成を支援

今日、業界や部門に関係なく、私たちは皆、エネルギーと燃料のコスト上昇、原材料費の増加、営業利益率と利益率の低下という同じプレッシャーと問題点に直面しています。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よう圧力を受けています。

データセンターは、環境規制や、より環境に優しいソリューションを求める企業など、あらゆる方面からの圧力に直面しています。

周知のとおり、データ センターは大量のリソースを消費し、データ センターが提供するコンピューティング能力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用と広報において重要な要素になりつつあります。

しかし、SDGs達成へのプレッシャーはさらなる問題を生み出すのでしょうか?

多くのデータセンタープロバイダーはすでに環境への取り組みを実施しています。しかし、大幅な炭素削減への取り組みと迅速な成果を示したいという願望が、多くの場合、カーボンオフセットにつながります。

すべての排出を回避または代替できるわけではなく、炭素排出量の削減には時間と投資を要する大規模な組織変更が必要になる場合があります。その結果、多くの組織がこの道を進みますが、持続可能性を向上させるための解決策として新しい取り組みを採用します。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、投資回収が簡単に計算できる新しい個別プロジェクトに重点を置いています。

彼らがよく見逃しているのは、事業全体のエネルギー効率を改善することで、すでに獲得したインフラ内での持続可能性の迅速な実現です。

AIの力を活用して、より早く、より良いビジネス上の意思決定を行う

幸いなことに、人工知能 (AI) ベースのソリューションは、わずか 6 週間で迅速かつ持続的に実装でき、簡単に拡張して運用全体の効率を最適化できます。

最近の AI の進歩により、大規模なデータ サイエンティストのチームを配置することなく、あらゆる業界の資産 (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 サーバーなど) からの膨大なデータ セットを分析し、パターン認識を使用してリアルタイムの洞察を生成できるようになりました。これらの洞察により、データに基づいたビジネス上の意思決定が可能になり、運用を完全に最適化してエネルギー効率を改善し、排出量を削減し、持続可能性の目標に向けた進捗状況を追跡できるようになります。

多くの環境では、すでに持っているデータを有効に活用しておらず、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いう認識があります。実際、わずか 5 つのデータ フィードで顕著な改善が実現します。

出発点は、リアルタイムのセンサー読み取り値、データベース、個々のデバイス (サーバー、スイッチ、ストレージなど) からのテレメトリ データ、産業資産 (センサー、PLC および制御システム、エッジ デバイス)、および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) からのデータを接続して、信頼性の高いデータ ベースラインを作成することです。

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によって制限されることはありません。 AI は、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、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ポイントを満たすパレー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し、エネルギーコストと排出量を即座に削減できます。

冷却を最適化して水の使用量を減らすことでエネルギーを削減したり、CPU の P 状態と C 状態を制御してワークロードの効率に合わせたり、資産の故障を予測したりすることは、AI が提供できるメリットのほんの一部です。閉ループまたは開ループで動作することにより、10～40% のエネルギー節約を実現し、コストのかかるダウンタイムを回避できます。

オンプレミス、ホスト型、クラウド プロバイダーと顧客はすべて AI のメリットを享受できます。 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生産を最適化し、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、持続可能性指標レポートを提供して、ネットゼロに向けた進捗状況をリアルタイムで追跡します。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、スコープ 2 および 3 の排出量の請求と報告の精度を確保できます。

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。持続可能性を向上させ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活用する方法を見つけることです。私たちは、データが少ないリソースでより多くの成果を上げるための鍵であり、AI がネットゼロを実現するために必要な洞察を提供すると信じています。