نوآوری
چگونه هوش مصنوعی بهرهوری انرژی را در مراکز داده پایدار بهبود میبخشد؟
در اقتصاد امروز، سامانههای هوش مصنوعی همزمان چالشها و فرصتها را ارائه میدهند. مراکز داده به عنوان اجزای جداییناپذیر زیرساخت دیجیتال، پشتیبان طیف وسیعی از کاربردهای هوش مصنوعی از رایانش ابری تا پردازش دادههای پیچیده هستند. اما گسترش سریع هوش مصنوعی با افزایش تقاضای برق همراه است، تا جایی که بزرگترین مراکز داده دنیا به اندازه یک شهر کوچک برق مصرف میکنند تا فعالیت بدون وقفه خود را تضمین کنند. با این حال، اندازه مراکز داده بسیار متنوع است: از تاسیسات اَبَرمقیاس (هایپراسکیل) با ظرفیت برق بیش از ۱ گیگاوات (GW) تا سرویسهای کوچک که ممکن است کمتر از ۱۰ کیلووات (kW) برق مصرف کنند.
برآوردی نشان میدهد که مصرف برق مرتبط با مراکز داده تا سال ۲۰۲۶ از حدود ۱٪ به بیش از ۲٪ تقاضای جهانی برق خواهد رسید (گزارش جامع مجمع جهانی اقتصاد (۲۰۲۵)) و در صورت تداوم روند پیشبینیشده، ممکن است تا سال ۲۰۳۰ به ۳٪ برسد. چنین پیشبینیهایی نگرانیهایی را درباره تامین این تقاضا در کنار تحقق تعهدات کربن صفر خالص ایجاد کرده است. از طرف دیگر، هوش مصنوعی میتواند ابزاری قدرتمند برای پشتیبانی مثبت از تحول گستردهتر سیستم انرژی باشد؛ برای مثال، هماکنون برای بهبود بهرهوری انرژی در صنایع، تسریع ادغام انرژیهای تجدیدپذیر و مقاومسازی شبکههای برق استفاده میشود. پس اکنون قابل درک است که چرا مرکز داده پایدار امروزه به یک ابزار حیاتی در جستجوی جهانی برای توسعه پایدار تبدیل شده است.
مرکز داده پایدار به چه معناست؟
یک مرکز داده پایدار، تأسیساتی پایدار است که منابع ذخیرهسازی داده و محاسباتی ارائه میدهد. این مرکز بر پایه حفظ انرژی و رعایت اصول پایداری بنا شده است. این امر شامل عواملی مانند مدیریت کارآمد برق، کاهش ضایعات، تأمین انرژی تجدیدپذیر، استفاده از تکنیکهای بهینه خنکسازی و تخصیص منابع مبتنی بر هوش مصنوعی میشود.
نقش هوش مصنوعی در مدیریت مرکز داده پایدار
هوش مصنوعی میتواند بهرهوری انرژی را در مقیاسی بزرگ بازتعریف کند. با استفاده از فناوریهای پیشرفتهای مانند یادگیری ماشین (Machine Learning) و خودکارسازی (Automation)، هوش مصنوعی به اپراتورهای مراکز داده پایدار کمک میکند تا ایدههای صرفهجویی انرژی را عملی کنند.
هوش مصنوعی با یادگیری از دادهها و پیشبینی نتایج آینده، میتواند مصرف انرژی را بهصورت بلادرنگ نظارت، تحلیل و بهینه کند. این امکان، شناسایی دقیقتر کاهش توان تلف شده و بهبود عملکرد کلی عملیات را فراهم میسازد.
مدیریت بلادرنگ انرژی با هوش مصنوعی
یکی از بهترین نمونههای پتانسیل هوش مصنوعی برای انجام این کار، پروژه DeepMind AI گوگل است. استفاده از این پلتفرم پیشرفته برای تحلیل الگوها، هزینههای خنککننده را تا ۴۰ درصد کاهش داد که صرفهجویی انرژی چشمگیری است. (پست رسمی وبلاگ گوگل)
با نتایجی اینچنین، فناوریهای هوش مصنوعی اکنون برای توانمندسازی مراکز داده پایدار، ضروری هستند. فناوریهای حال و آینده، کاهش هزینههای عملیاتی، خنکسازی کارآمد و پایداری بیشتر را نوید میدهند که همگی منجر به کاهش هزینه برای اپراتورها و مشتریان مرکز داده اشتراکی میشوند.
هوش مصنوعی چگونه بهرهوری انرژی مرکز داده را بهینه میکند؟
مراکز داده به ستون فقرات عملیات کسبوکار مدرن تبدیل شدهاند. با گسترش سرویسها که به منابع پردازشی پرتوان بیشتری نیاز دارند، مراکز داده باید اطمینان حاصل کنند که تمام مصرف انرژی تا حد ممکن کارآمد است.
با استفاده از تکنیکهای هوش مصنوعی، ارائهدهندگان خدمات مرکز داده اکنون میتوانند بدون افت عملکرد، به صرفهجویی قابلتوجهی در انرژی دست یابند. برای مثال:
- مدیریت هوشمند بار کاری: یکی از راههای کلیدی بهینهسازی مصرف انرژی، مدیریت هوشمند بار کاری است. الگوریتمهای هوش مصنوعی دادههای عملیاتی را تحلیل میکنند تا فرایندهای پرمصرف و حوزههای قابل بهینهسازی را شناسایی کنند.
- تخصیص پویای منابع: سیستمهای هوش مصنوعی میتوانند بر اساس تقاضای محاسباتی فعلی، بهصورت پویا منابع را اختصاص دهند. این رویکرد تطبیقی اطمینان میدهد که منابع به طور کارآمد توزیع شده، از هدررفت انرژی جلوگیری کرده و زمان توقف سیستم را به حداقل میرساند.
- بهینهسازی سیستم خنککننده: مدلهای هوش مصنوعی میتوانند سیستمهای خنککننده را تحلیل کنند تا مطمئن شوند تمام توان مصرفی تاحدامکان کارآمد استفاده میشود.
ما از قبل مطالعههای موردی واقعی از بهینهسازی مبتنی بر هوش مصنوعی در مراکز داده را دیدهایم که تأثیر قابلتوجهی داشته است. یک مثال، مایکروسافت است که از الگوریتمهای هوش مصنوعی برای بهبود بهرهوری انرژی استفاده میکند. از طریق تحلیل پیشبینانه (Predictive Analytics)، الگوریتمها بارهای کاری را بهصورت پویا زمانبندی میکنند، اجازه میدهند سرورها در دورههای کاهش تقاضا، وارد حالت کممصرف شده و برق صرفهجویی کنند.
مطالعه موردی دیگر استفاده متا (فیسبوک) از هوش مصنوعی در مراکز داده خود است. متا درحالیکه از هوش مصنوعی برای اداره کارآمدتر تأسیسات استفاده کرده، آن را برای افزایش ایمنی نیز به کار گرفته است. مدل هوش مصنوعی متا از معیارهای مختلفی – مانند دما و جریان هوا – برای شبیهسازی استفاده میکند تا نشان دهد چه زمانی یک مرکز داده میتواند شرایط کاری ناامن ایجاد کند. سپس، از مدلهای بیشتری برای اجتناب از آن شرایط، همزمان با حداکثرکردن بهرهوری انرژی استفاده میکند. ( منبع: پست رسمی وبلاگ مهندسی متا)
با رشد تقاضا برای خروجی مراکز داده، اهمیت پیادهسازی روشهای پایدار نیز افزایش مییابد. با استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل عملیات، تخصیص پویای منابع و کاهش اتلاف انرژی، مراکز داده میتوانند تأثیر منفی محیط زیستی خود را به میزان قابلتوجهی کاهش دهند.
تحلیل پیشبینانه برای بهرهوری انرژی مرکز داده
مدلهای هوش مصنوعی از دادههای تاریخی یاد میگیرند. از طریق تحلیل الگوهای مصرف انرژی گذشته و ارتباط آن با عواملی مانند بار کاری، دما و زمان، سیستمهای هوش مصنوعی روندهای ارزشمندی را کشف میکنند. سپس میتوانیم از این روندها برای ایجاد مدلهای پیشبینانه استفاده کنیم.
الگوریتمهای یادگیری ماشین نقش حیاتی در فرایند تحلیل پیشبینانه ایفا میکنند. این الگوریتمها حجم عظیمی از داده را مطالعه کرده، الگوهایی را کشف میکنند که معمولاً برای اپراتورهای انسانی پیچیده هستند. مدلهای تحلیلی پیشبینانه حاصل، به مراکز داده امکان میدهند تقاضای انرژی آینده را به دقت پیشبینی کنند.
پیشبینی مبتنی بر هوش مصنوعی برای مدیریت انرژی مرکز داده
با یادگیری مداوم از دادههای جدید دستگاههای اینترنت اشیا (IoT)، سیستمهای هوش مصنوعی پیشبینیهای خود را اصلاحکرده و دقت را با گذشت زمان بهبود میبخشند. این قابلیت تطبیقی بهویژه در محیط پویای مراکز داده، جایی که تقاضای بار کاری دائماً در نوسان است، ارزشمند است.
طبق گزارشاتی که هوآوی در وبسایت رسمی خود منتشر کرده است، آنها از تحلیل پیشبینانه برای بهبود اثربخشی مصرف برق (PUE) مراکز داده خود در چین استفاده کردهاند. نتیجه؟ با تحلیل دادههای تاریخی، الگوریتمهای یادگیری ماشین و مدلهای آماری توانستند با پیشبینی تقاضای انرژی به کاهش ۸ درصدی مصرف انرژی دست یابند.
سیستمهای خنککننده هوشمند و مدیریت انرژی
از طریق الگوریتمهای مبتنی بر هوش مصنوعی، مراکز داده میتوانند دادههای دما، الگوهای جریان هوا و کارایی تجهیزات خنککننده را برای دستیابی به خنکسازی بهینه تحلیل کنند.
برای مثال، الگوریتمهای هوش مصنوعی میتوانند نقاط داغ (Hotspots) و مناطقی که خنکسازی هوایی ناکارآمد است را شناسایی کنند. سپس، خروجی سیستم خنککننده را بر حسب نیاز تنظیم میکنند. این مدیریت هوشمند خنکسازی، مصرف انرژی را کاهش میدهد و منجر به صرفهجویی در هزینه و کاهش انتشار کربن میشود.
مزیت دیگر استفاده از هوش مصنوعی در خنکسازی مرکز داده پایدار، نگهداری پیشگیرانه است. سیستمهای هوش مصنوعی تجهیزات را برای تشخیص نشانههای ناکارآمدی یا خرابیهای احتمالی زیر نظر میگیرند. با شناسایی این مشکلات از قبل، مراکز داده میتوانند پیشگیرانه عمل کرده، از خرابیهای پرهزینه جلوگیری و خنکسازی ناکارآمد را به حداقل برسانند. فناوریهای پیشرفته خنکسازی مایع، مانند خنکسازی غوطهوری، نیز از الگوریتمهای هوش مصنوعی برای کنترل دقیق دمای سختافزارهای پرکار استفاده میکنند.
همراه با تقاضای بیشتری که تحول دیجیتال، فناوریهای جدید و مراکز داده بزرگ برای تأمین برق ایجاد میکنند، هوش مصنوعی به ما کمک خواهد کرد تا خنکسازی اضافی موردنیاز را بهصورت کارآمد تأمین کنیم.
آینده مراکز داده پایدار
روندها و نوآوریهای در حال ظهور در هوش مصنوعی، بهرهوری انرژی بیشتر را در مراکز داده پایدار نوید میدهند. الگوریتمهای پیشرفته هوش مصنوعی، رایانش لبهای و منابع انرژی تجدیدپذیر همگی نیروهای محرک کلیدی در مبارزه برای کربن صفر خالص هستند:
- الگوریتمهای هوش مصنوعی پیشرفته، امکان تخصیص پویای منابع را برای بهینهسازی مدیریت انرژی بهصورت بلادرنگ فراهم میکنند.
- رایانش لبهای با پردازش دادهها در نزدیکی کاربر نهایی، مصرف انرژی را کاهش میدهد.
- ادغام انرژیهای تجدیدپذیر از هوش مصنوعی برای تخصیص بهینه استفاده میکند. برای مثال، مرکز داده یک شرکت موردمطالعه در سانفرانسیسکو کاملاً با انرژی سبز (Green Power) کار میکند و سالانه ۲۴ میلیون پوند از انتشار CO2 میکاهد.
البته، تحقیقوتوسعه مستمر برای بهبودهای پیوسته حیاتی است. با این پیشرفتها، مراکز داده میتوانند عملیات سبزتر را پذیرفته، به بهرهوری انرژی بالاتری دستیافته و تأثیر محیط زیستی خود را کاهش دهند.
مرکز داده سبز
امروزه ملاحظات محیط زیستی، اجتماعی و حاکمیتی (Environmental, Social and Governance) بیش از هر زمان دیگری اهمیت دارند.
مراکز داده پایدار میتوانند به طور قابلتوجهی بهرهوری انرژی را از طریق بهینهسازی هوش مصنوعی، تحلیل پیشبینانه و استفاده هوشمند از برق افزایش دهند. مدلهای هوش مصنوعی را میتوان در بسیاری از حوزهها از تخصیص منابع گرفته تا شناسایی فرایندهای پرمصرف، امکانسنجی تنظیمات پویا و تأمین خنکسازی کافی به کاربرد.
پیشرفتهای آینده سطوح حتی بالاتری از بهرهوری انرژی را به پیش خواهند راند و مراکز داده را به سمت خدماتی دوستدار محیط زیست سوق خواهند داد.
چگونه یک مرکز داده پایدار بسازیم؟
ساخت یک مرکز داده پایدار مستلزم یک رویکرد جامع و استراتژیک است که بر بهرهوری انرژی، بهینهسازی منابع و کاهش تأثیر محیط زیستی اولویت میدهد.
- طراحی با بهرهوری انرژی: مراکز داده پایدار با محوریت بهرهوری انرژی ساخته میشوند.
- استفاده از منابع انرژی تجدیدپذیر: برای کاهش وابستگی به سوختهای فسیلی، مراکز داده پایدار به منابع انرژی تجدیدپذیر اولویت میدهند.
- سیستمهای خنککننده پیشرفته: خنکسازی سهم عمدهای از مصرف انرژی مرکز داده را به خود اختصاص میدهد. تأسیسات پایدار، خنکسازی هوای آزاد، خنکسازی مایع و جداسازی راهروهای گرم و سرد را پیادهسازی میکنند.
- خودکارسازی هوشمند و بهینهسازی هوش مصنوعی: از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای ارتقای پایداری استفاده میشود.
- بهرهوری آب و منابع: کاهش مصرف آب و منابع اولویت دیگر مراکز داده پایدار است.
- گواهینامههای ساختمان سبز: بسیاری از مراکز داده پایدار به دنبال کسب گواهیهای صنعتی مانند LEED، ISO 14001 و Energy Star هستند.
مترجم:
رومینا اعتمادی – دی ۱۴۰۴
