A mesterséges intelligencia (MI) napjaink egyik legnagyobb technológiai forradalma, átalakítva a gazdaságot, a vállalatok működését és az emberek mindennapi életét. A MarketsandMarkets előrejelzése szerint az MI-hez kapcsolódó költségek 2027-re elérhetik a 407 milliárd dollárt, és a technológia, amely számos iparágat forradalmasít, évi átlagosan 36,6%-kal fog bővülni 2024 és 2030 között a Grand View Research prognózisa alapján.

A mesterséges intelligencia alkalmazása azonban hatalmas mennyiségű energiát igényel. Az adatelemzés, amely alapvető az MI működéséhez, segíthet abban, hogy az adatokkal foglalkozó központok közelebb kerüljenek a nettó zéró kibocsátáshoz, ezzel is hozzájárulva a globális fenntarthatósági célok eléréséhez. A Schneider Electric elemzésében négy fő területet vizsgáltak: energiaellátás, rackek, hűtés és szoftveres felügyelet, amelyek mind a mesterséges intelligencia használatával kapcsolatos kihívásokat és trendeket tükrözik.

Hogyan kezeljük a növekvő energiaigényt?

Az MI-alkalmazások energiafogyasztása robusztus növekedést mutat. Például a GPT-3 nyelvi modell betanítása 1287 megawattórát igényelt, ami körülbelül 552 tonna szén-dioxid kibocsátást eredményezett, ez felér egy évnyi benzinüzemű személygépkocsi üzemeltetése által kibocsátott mennyiséggel. Az adatok tárolása és feldolgozása mellett az adatkörnyezet sűrűsödése is növeli az energiaigényeket.

A fenntarthatóság érdekében mérnökök új megoldásokat kutatnak az energiahatékonyság növelésére és a kibocsátás csökkentésére. Az energiaelosztó rendszerek fejlesztése és az energiahatékony technológiák kulcsszerepet játszanak ebben a folyamatban.

A folyadékhűtés forradalma

Az adatokkal összefüggő hűtési problémák megoldása érdekében a légkondicionálásról a folyadékhűtésre való áttérés egyre népszerűbb. Az új Direct-to-Chip folyadékhűtési technológia, amely közvetlenül a szervereken keringet hűtőfolyadékot, hatékonyabb megoldást kínál a koncentrált hő kezelésére. Benyovszky-Aszódi Katalin, a Schneider Electric adatképző megoldásokért felelős vezetője elmondta, hogy a folyadékhűtés számos előnnyel jár, beleértve a megbízhatóságot és a helytakarékosságot is.

Az MI mint megoldás

A mesterséges intelligencia nemcsak a működő rendszerek energiaigényének kezelésére alkalmas, hanem maguk az adatszolgáltatók is kihasználhatják az MI-t hatékonyságuk növelésére. A technológia alkalmazásával és a fenntarthatóbb üzemeltetési koncepciók bevezetésével jelentős energia- és költségmegtakarítást érhetnek el.

Összességében az MI elterjedése mind nagyobb energiaigényekkel jár, miközben a világ egyre inkább a fenntarthatóságra törekszik. A jövő kihívása, hogy az MI-t megfelelően alkalmazva, hogyan érhetjük el a nettó zéró kibocsátást és biztosítható a fenntartható fejlődés. A mesterséges intelligencia alkalmazása a fenntarthatóság érdekében nemcsak lehetséges, hanem szükséges lépés ahhoz, hogy a technológiai fejlődés és a környezetbarát működés kéz a kézben járjanak.