如今，無論行業或部門，我們都面臨著相同的壓力和痛點：能源和燃料成本上升、原材料成本上升以及營運和利潤率下降。同時，利害關係人也面臨著減少碳排放和實現永續發展目標的壓力。
資料中心面臨來自各方的壓力，環境法規和企業要求更環保的解決方案。
眾所周知，資料中心是資源的巨大消耗者，對資料中心提供的運算能力的需求正以驚人的速度增長。隨著全球對氣候變遷的關注日益增加，將永續性納入策略正成為資料中心營運和資料中心公關的基本因素。
但是，實現永續發展目標的壓力是否會帶來額外的問題？
許多資料中心提供者已經制定了環保計劃。然而，對顯著減少碳排放的承諾和展示快速結果的願望通常會導致碳抵消。
並非所有排放都可以避免或替代，減少碳排放可能涉及廣泛的組織變革，這需要時間和投資。因此，許多組織確實走這條路，但抓住新措施作為提高永續性的解決方案。他們專注於具有易於計算回報的新的離散項目，例如替代技術，例如電動車 (EV) 或用 LED 或再生能源取代照明。
他們經常錯過的是透過提高整個營運過程中的能源效率，在他們已經獲得的基礎設施中快速獲得永續發展的勝利。
好消息是，基於人工智慧(AI) 的解決方案可以在六週內實現快速的可持續發展，並且可以輕鬆擴大規模以解鎖整個運營的效率優化。
人工智慧的最新進展可以分析來自任何行業的資產的海量數據集，而無需部署大型數據科學家團隊（無論是風力渦輪機、光伏、噴氣發動機、航運、石油和天然氣泵、冷卻還是IT 伺服器） ) 並使用模式識別產生即時洞察。這些洞察力提供了製定數據驅動型業務決策的能力，可以全面優化營運以提高能源效率、減少排放並追蹤實現永續發展目標的進展。
許多環境沒有很好地利用他們已經擁有的數據，人們認為需要數百個數據饋送來收集必要的洞察力以進行最佳化。實際上，只需五個數據饋送就足以做出顯著的改進。
起點是透過連接來自即時感測器讀取、資料庫、來自單一設備（伺服器、交換器、儲存等）的遙測資料、工業資產（感測器、PLC 和控制系統、邊緣設備）的資料來創建可靠的資料基準和其他內部資料來源（ERP、企業應用程式、雲端文件儲存）。
然後，人工智慧會尋找最有效的方式來操作設備和資產，但不受使用者定義的限製或參數的限制。透過搜尋和推薦最接近的歷史性能，人工智慧可以使用帕累托前沿優化來模擬更好的性能，該優化滿足定義的品質目標和過程限制以及推薦的控制設定點，從而立即降低能源成本和排放。
透過優化冷卻和減少用水來減少能源、控制 CPU P 和 C 狀態以匹配工作負載效率以及預測資產故障只是 AI 可以提供的一些好處。透過在閉環或開環中運行，可以實現 10 -40% 的節能並避免代價高昂的停機時間。
本地、主機和雲端供應商和客戶都可以從人工智慧中獲益。人工智慧技術加速數位轉型，優化能源成本與產量，最大化再生能源組合，減少碳排放，並提供永續發展指標報告，追蹤即時進展到淨零。更準確的設備級追蹤（甚至到每個單獨的核心）可以確保計費和範圍 2 和 3 排放報告的準確性。
例如，QiO 與資產密集和能源密集型產業合作，以提供人工智慧驅動的可持續性。提高永續性的第一條規則是弄清楚如何更好地利用你已經擁有的東西。我們相信，數據是事半功倍的關鍵，而人工智慧提供了導航到淨零所需的洞察力。
以上是人工智慧在資料中心實現淨零碳的應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
