FAU810 PFEA111 DSTD150 能源管理系统收集数据

围绕在数据中心使用人工智能的好处的讨论往往专注于它如何提高生产力和盈利能力，但却忽略了谈论人工智能如何使数据中心更可持续。到2020年，仅美国的数据中心就将消耗大约73000兆瓦的电力。
 

利用从智能传感器收集的历史数据，如数据输出，温度和湿度水平，人工智能可以训练深度神经网络，以优化数据中心的性能，使其更加节能。此外，预测人工智能可以预测未来的事件，如需求激增或温度变化，并相应地调整系统变量。这可以防止数据中心超出其运营限制，同时确保其尽可能高效地运行。
 
能耗较低的数据中心需要较少的冷却，从而进一步降低总能耗。该行业一些最大的公司已经在部署人工智能。在美国，谷歌在其数据中心使用DeepMind机器学习来直接控制冷却系统。这一举措导致能耗显著下降了40%。人工智能的实施不仅大大节省了成本，更重要的是，它大大减少了有害排放物和依赖数据中心的公司的碳足迹。普华永道最近的一项研究发现，到2030年，在商业运营中部署人工智能可以减少多达4%的全球温室气体排放——相当于澳大利亚、加拿大和日本2030年排放量的总和。
 

数据中心应该从哪里开始？

为了最大限度地发挥人工智能的价值，部署了数据中心的企业应该首先关注他们的IT和控制基础设施。如果他们从他们的控制系统和/或能源管理系统收集数据，那么他们是从人工智能中受益并降低整体能耗的绝佳候选人。随着更多的传感器被纳入其基础设施，人工智能可以提供更高的价值和复杂性，以实现更高的效率。

• 人工智能实施的基本(也是推荐的)第一步是使用该技术检测耗电设备。AI可以快速识别表现不佳的资产和存在维护问题的资产，这两种资产都会导致过度的功耗。在整个大型数据中心，这些类型的资产所浪费的电力会很快增加成本，并对环境产生重大影响。

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