Implementacija umjetne inteligencije zahtijeva značajne količine računalnih resursa – uključujući procesorsku snagu i prostor za pohranu, što znači da širenje AI-ja postavlja nove izazove pred data centre čija je zadaća ponuditi te resurse.

No ova povećana potražnja zahtijeva i da sami data centri koriste nove tehnologije — poput sustava umjetne inteligencije — kako bi pružili učinkovitiju i sigurniju uslugu s manjim utjecajem na okoliš.

U osnovi, AI i algoritmi strojnog učenja iznimno su dobri u uočavanju uzoraka u skupovima podataka. Naučene uzorke primjenjuju kod izvršavanja budućih zadataka — automatizirajući i pojednostavljujući mnoge svakodnevne operacije. Ovo je poznato kao prediktivna analitika.

Posljednjih su godina operatori data centara prihvatili AI kako bi pojednostavili svakodnevno izvođenje usluga. U nedavnoj anketi, 57 posto operatora data centara reklo je da bi vjerovali modelu umjetne inteligencije u donošenju operativnih odluka – povećanje od gotovo 20 posto u odnosu na prethodnu godinu.

Konkretno, operatori mogu koristiti prediktivnu analitiku za poboljšanje u stvarnom vremenu u područjima kao što je sustav hlađenja data centra. Procesna snaga i sustavi za pohranu potrebni za aktualne zahtjeve implementacije AI-ja proizvode nevjerojatnu količinu topline. Upotrebom umjetne inteligencije za učinkovitije hlađenje hardvera, data centri mogu smanjiti troškove i poboljšati energetsku učinkovitost. Na primjer, Googleova implementacija umjetne inteligencije smanjila je njihove troškove hlađenja za 40 posto.

AI također može pomoći u smanjenju neučinkovitosti IT infrastrukture. Prediktivna analitika može pomoći operatorima fino podesiti raspodjelu energije i prostor u serverskim ormarima. Rezultati su niži operativni troškovi, poboljšana učinkovitost korištenja energije (PUE) i informiranije odluke temeljene na podacima.

Digital Realty je prve korake u korištenju AI-ja za optimizaciju potrošnje energije u svojim centrima napravio još 2019. Tvrtka je tada pokrenula pilot program u dva europska data centra za svoju internu AI platformu poznatu kao Apollo AI. Ta je platforma zatim implementirana u dodatnih 14 objekata. Kroz to početno postavljanje, Apollo AI je već identificirao 18 gigavat-sati uštede — dovoljno energije za napajanje oko 1600 domova u Sjedinjenim Državama godinu dana. Ove godine Apollo AI proširen je i na azijsko-pacifičku regiju.

Od tih 18 gigavat-sati, čak 14 gigavat-sati je ušteđeno implementacijom iznimno jednostavnih mjera za koje je Apollo AI utvrdio da ih je potrebno provesti – poput zamjene neispravnih ventila ili filtara u sustavima hlađenja.

Koliko je optimizacija energetske učinkovitosti u data centrima bitna, svjedoče i nove regulative koje stupaju na snagu u Europskoj Uniji, a koje će uskoro zahtijevati od data centara kapaciteta većih od 500 kW da objavljuju podatke o potrošnji energije, iskorištenosti servera, ponovnom korištenju energije i druge – sve u svrhu smanjenja potrošnje energije, a kako bi se dostigli ciljevi o ukupnom smanjenju potrošnje unutar EU za 11,7% do 2030.