IA nei data center: verso una gestione intelligente e sostenibile dell’energia

In quanto azienda specializzata in progettazione, costruzione e gestione di data center all’avanguardia, Data4 pone particolare attenzione all’efficienza energetica. In un mondo in cui la domanda di risorse informatiche è in aumento, i data center devono innovare continuamente per soddisfare tali esigenze, riducendo al contempo il loro impatto ambientale. L’intelligenza artificiale (IA) sta emergendo come una soluzione promettente per l’ottimizzazione della gestione dei data center, in grado di offrire vantaggi significativi in molte aree, tra cui l’efficienza energetica. Facciamo il punto della situazione.

I campi di applicazione dell’IA nei data center

L’intelligenza artificiale viene utilizzata nei data center per ottimizzare vari aspetti del loro funzionamento. In primo luogo la gestione dell’energia: una questione particolarmente importante. L’intelligenza artificiale può analizzare i dati relativi al consumo energetico e ai sistemi di raffreddamento per regolare dinamicamente i parametri in base alle esigenze e contribuendo così a ridurre il consumo energetico, mantenendo le condizioni ottimali per il corretto funzionamento delle apparecchiature.

La manutenzione predittiva è un’altra area in cui l’IA sta apportando notevoli benefici. Monitorando le apparecchiature in tempo reale e analizzando i dati dei sensori, l’intelligenza artificiale è infatti in grado di rilevare i primi segnali di potenziali guasti. Ciò consente di pianificare in modo ottimale le operazioni di manutenzione, riducendo al minimo il rischio di guasti e i costi associati.

Nota bene. Come evidenziato nel libro bianco di France datacenter, l’intelligenza artificiale e le previsioni consentono di definire le condizioni operative ottimali rispetto alle esigenze future e quindi di assistere l’utente nella definizione della migliore configurazione tecnica (apparecchiature da mettere in funzione, cascate, funzionamento dei riciclatori, ecc.) e delle impostazioni (temperatura dell’acqua refrigerata, ecc.), rispettando la sicurezza dell’impianto attraverso le ridondanze. Per estensione i modelli possono essere utilizzati per simulare l’impatto sulle prestazioni degli eventuali interventi, quali modifiche alla messa a punto, sostituzione o aggiornamento delle apparecchiature. L’IA può quindi essere utilizzata come leva per l’ottimizzazione, riducendo l’impatto ambientale dovuto all’utilizzo di determinate macchine o di determinati prodotti in settori specifici.

Utilizzo dell’IA per migliorare l’efficienza energetica dei data center

L’intelligenza artificiale offre un notevole potenziale per affrontare la sfida del miglioramento dell’efficienza energetica nei data center, sfruttando modelli di dati complessi e facilitando l’analisi e il processo decisionale in tempo reale.

Addestrare l’intelligenza artificiale in condizioni reali: un processo lungo ma necessario

L’addestramento dell’intelligenza artificiale su dati reali è un passo fondamentale per garantire la pertinenza e l’efficienza dei modelli sviluppati. I dati reali consentono all’intelligenza artificiale di comprendere e apprendere le caratteristiche, i modelli e le relazioni complesse che esistono negli ambienti reali. Sulla base di tali dati, l’IA è in grado di prendere decisioni informate e di fare previsioni accurate quando si trova ad affrontare situazioni similari. Tuttavia l’addestramento dell’IA con dati reali può essere un processo che può richiedere diversi mesi, se non addirittura anni.

Le ragioni di una simile durata sono molteplici :

1. Raccolta dei dati : per addestrare un modello di IA, è necessario disporre di un insieme di dati ampio e diversificato, rappresentativo della realtà. La raccolta di tali dati può richiedere molto tempo, soprattutto se gli eventi o i fenomeni studiati sono rari o stagionali. In un data center, per esempio, i dati meteorologici di agosto o gennaio hanno un impatto diretto sulla capacità di raffreddamento dell’edificio. La presenza di una varietà di dati è quindi essenziale.
2. Qualità dei dati : i dati reali sono spesso non privi di “scorie”, incompleti o imprecisi. È quindi necessario ripulirli, pre-elaborarli e completarli, prima di utilizzarli per l’addestramento dell’intelligenza artificiale. Questo lavoro preliminare può essere lungo e noioso, ma è essenziale per ottenere un modello di qualità.

3. Complessità dei modelli : i modelli di IA, e in particolare le reti neurali profonde, sono composti da milioni di parametri che devono essere regolati per ridurre al minimo l’errore tra le previsioni fatte dal modello e i dati reali. L’addestramento di tali modelli richiede notevoli risorse computazionali e può richiedere molto tempo, a seconda delle dimensioni e della complessità del modello e della quantità di dati disponibili.

4. Adattamento e convalida del modello: una volta addestrato il modello, è necessario convalidarlo attraverso nuovi dati per garantirne le prestazioni e la capacità di generalizzazione. Questa fase può richiedere ulteriori aggiustamenti del modello e un nuovo addestramento, prolungando ulteriormente il processo nel suo insieme.

I modelli di dati su cui si basa l’IA

Per ottimizzare l’efficienza energetica nei data center di Data4, l’IA si basa su diversi modelli di dati, tra cui :

• Il fabbisogno energetico del cliente, che varia in base al tempo e ai servizi utilizzati.
• Il contesto ambientale, come le condizioni meteorologiche e l’umidità, per adattare il raffreddamento delle apparecchiature.
• I dati sulla manutenzione, come lo storico degli interventi e le condizioni delle apparecchiature prima e dopo la manutenzione, che consentono all’IA di valutare l’impatto delle operazioni effettuate sulle prestazioni energetiche.
• I dati provenienti dall’apparecchiatura stessa, come sensori di temperatura, velocità delle ventole o del flusso d’aria, per regolare i parametri energetici in tempo reale.

Le tre fasi principali dell’implementazione dell’IA

L’implementazione dell’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza energetica dei data center si articola in tre fasi principali.

1 – La prima fase consiste nella raccolta dei dati, che deve estendersi su un periodo sufficientemente lungo (almeno un anno) per ottenere una serie di dati di qualità e rappresentativi della realtà. Questa fase è fondamentale per garantire la pertinenza delle decisioni prese dall’IA.

2 – La seconda fase è l’addestramento dell’IA, che si basa su tecniche di apprendimento automatico per imparare dai dati raccolti. L’intelligenza artificiale è quindi in grado di riconoscere le tendenze, stabilire correlazioni tra le variabili e modellare il comportamento energetico delle apparecchiature dei data center.

3 – Infine la terza fase riguarda lo sfruttamento dell’IA per analizzare e prendere decisioni in tempo reale. L’intelligenza artificiale è quindi in grado di identificare le opportunità di ottimizzazione energetica, rilevare le anomalie e proporre azioni correttive per migliorare le prestazioni energetiche del data center.

Come conferma Olivier de Nomazy, Product & Innovation di Data4, “entro la fine del 2023, avremo raccolto i dati essenziali che ci permetteranno di eseguire modelli di intelligenza artificiale in 15 data center Data4 in Francia e all’estero. Questo lavoro, iniziato un anno fa, ci permetterà di perfezionare ulteriormente il nostro posizionamento, che è chiaramente a favore di una maggiore efficienza energetica, volta a coniugare tecnologia all’avanguardia e sostenibilità climatica.”

Sicurezza e ruolo dell’IA nella gestione dei data center

La crescente adozione dell’intelligenza artificiale nei data center solleva anche importanti questioni di sicurezza e responsabilità. Gli operatori dei data center devono trovare il giusto equilibrio tra l’automazione offerta dall’IA e il mantenimento del controllo umano sulle decisioni critiche.

L’IA come un sistema di guida assistita

Poiché la sicurezza è un problema importante per i data center, ci si chiede se l’IA debba essere autorizzata a prendere decisioni autonome o se debba limitarsi a un ruolo di guida. La posizione di Data4 è chiara: l’IA non dovrebbe intervenire direttamente sulle apparecchiature senza la supervisione umana, per evitare rischi legati a comportamenti devianti o errori di valutazione. L’intelligenza artificiale deve quindi essere vista come uno strumento prezioso per guidare le decisioni degli operatori e non per sostituirle, in alcun modo.

L’intelligenza artificiale offre un notevole potenziale per migliorare la gestione energetica dei data center. Sfruttando vari modelli di dati e potendo analizzare e agire in tempo reale, l’intelligenza artificiale aiuta a ottimizzare le prestazioni energetiche e a ridurre i costi di manutenzione e di esercizio. Le prospettive di evoluzione dell’intelligenza artificiale nel settore dei data center sono promettenti e Data4 continuerà a esplorare e integrare questa tecnologia, per offrire ai propri clienti soluzioni sempre più efficienti e sostenibili.