Como empresa especializada en el diseño, creación y explotación de centros de datos de última generación, Data4 hace especial hincapié en la eficiencia energética. En un mundo en el que la demanda de recursos informáticos es cada vez mayor, los centros de datos deben innovar continuamente para satisfacer estas necesidades al tiempo que reducen su impacto medioambiental. La inteligencia artificial (IA) se perfila como una solución prometedora para optimizar la gestión de centros de datos, ya que ofrece mejoras significativas en muchos ámbitos, incluida la eficiencia energética. Analicémoslo en profundidad.
Campos de aplicación de la IA en los centros de datos
La IA se utiliza en los centros de datos para optimizar diversos aspectos de su funcionamiento. En primer lugar, la gestión de la energía es un problema importante. La IA permite analizar datos sobre el consumo de energía y los sistemas de refrigeración para ajustar automáticamente los parámetros según sea necesario. De este modo, ayuda a reducir el consumo de energía al tiempo que mantiene unas condiciones óptimas para el correcto funcionamiento de los equipos.
El mantenimiento predictivo es otra área en la que la IA está logrando beneficios significativos. La IA supervisa los equipos en tiempo real y analiza los datos de los sensores, lo que le permite detectar señales tempranas de posibles fallos. Esto facilita planificar óptimamente las operaciones de mantenimiento, minimizando el riesgo de fallos y los costes asociados.
Información útil. Como recoge el libro blanco de France Data Center, la IA y las predicciones permiten definir las condiciones óptimas de funcionamiento en función de las necesidades futuras y ayudar así al usuario a determinar la mejor configuración técnica (qué equipos poner en marcha, cascadas, funcionamiento de los recicladores, etc.) y los mejores ajustes (temperatura del agua de refrigeración, etc.), respetando al mismo tiempo la seguridad de la instalación mediante la redundancia. Por extensión, los modelos pueden utilizarse para simular el impacto de determinadas operaciones de rendimiento, como cambios de ajuste, sustitución o actualización de equipos. La IA puede emplearse como herramienta de optimización para reducir el impacto medioambiental del uso de determinadas máquinas o productos en ciertos sectores.
Utilizar la IA para mejorar la eficiencia energética de los centros de datos
El potencial de la inteligencia artificial para hacer frente al reto de mejorar la eficiencia energética de los centros de datos es considerable, ya que aprovecha modelos de datos complejos y facilita el análisis y la toma de decisiones en tiempo real.
Entrenar la IA en condiciones reales: un proceso largo pero necesario
Entrenar la inteligencia artificial con datos reales es fundamental para garantizar la pertinencia y eficacia de los modelos desarrollados. Gracias a los datos reales, la IA puede comprender y aprender las complejas características, pautas y relaciones que existen en los entornos reales. Basándose en estos datos, la IA es capaz de tomar decisiones informadas y hacer predicciones precisas cuando se enfrenta a situaciones similares. Sin embargo, entrenar la IA con datos reales puede ser un proceso de varios meses o incluso años.
Esta demora se debe a varias razones :
Recogida de datos : para entrenar un modelo de IA, hace falta disponer de un conjunto de datos amplio y diverso que refleje la realidad. La recopilación de estos datos puede prolongarse en el tiempo, sobre todo si los acontecimientos o fenómenos estudiados son poco frecuentes o estacionales. Por ejemplo, en un centro de datos, los datos meteorológicos de agosto o enero repercuten directamente en la capacidad de refrigeración del edificio. Por lo tanto, es fundamental disponer de dicha variedad.
Calidad de los datos : los datos reales suelen presentar información innecesaria, incompleta o imprecisa. Por ello, se deben limpiar, preprocesar y completar antes de utilizarlos para entrenar la IA. Este trabajo previo puede ser largo y tedioso, pero es esencial para obtener un modelo de calidad.
Complejidad del modelo: los modelos de IA, especialmente las redes neuronales profundas, están compuestos por millones de parámetros que se deben ajustar para minimizar los errores entre las predicciones del modelo y los datos reales. El entrenamiento de estos modelos requiere cuantiosos recursos informáticos y puede conllevar mucho tiempo, en función de su tamaño y complejidad y de la cantidad de datos disponibles.
Ajuste y validación del modelo: una vez entrenado el modelo, hay que validarlo con datos nuevos para comprobar su rendimiento y su capacidad de generalización. Puede que en este paso haya que hacer ajustes adicionales en el modelo y volver a entrenarlo, lo que alargaría aún más el proceso.
Los modelos de datos en los que se basa la IA
Para optimizar la eficiencia energética de los centros de datos de Data4, la IA se basa en varios modelos de datos, entre ellos :
- Las necesidades energéticas del cliente, que varían en función del tiempo y los servicios utilizados.
- contexto ambiental, como las condiciones meteorológicas y la humedad, para adaptar la refrigeración de los equipos.
- Los datos de mantenimiento, como el historial de intervenciones y el estado de los equipos antes y después del mantenimiento, que permiten a la IA evaluar el impacto de las operaciones en el rendimiento energético.
- Los datos de los propios equipos, como los sensores de temperatura, la velocidad de los ventiladores o el flujo de aire, para ajustar en tiempo real los parámetros energéticos.
Las tres fases principales de la implantación de la IA
La puesta en marcha de la IA para mejorar la eficiencia energética de los centros de datos consta de tres fases principales.
1. La primera fase consiste en recoger datos, que debe prolongarse durante un periodo suficientemente largo (al menos un año) para obtener un conjunto de datos de calidad que sea representativo de la realidad. Este paso es crucial para que las decisiones tomadas por la IA sean pertinentes.
2. La segunda fase es entrenar la IA, que se basa en técnicas de machine learning para aprender de los datos recopilados. Así, la IA puede reconocer tendencias, establecer correlaciones entre variables y generar modelos del comportamiento energético de los equipos de los centros de datos.
3. La tercera y última fase tiene que ver con el uso de la IA para analizar y tomar decisiones en tiempo real. En este punto, la IA ya es capaz de identificar oportunidades de optimización energética, detectar anomalías y proponer acciones correctivas para mejorar el rendimiento energético del centro de datos.
Como corrobora Olivier de Nomazy, director de Product & Innovation en Data4, «a finales de 2023, habremos recopilado los datos esenciales que nos permitan ejecutar modelos de inteligencia artificial en 15 centros de datos de Data4 en Francia y en el extranjero. Esta tarea, iniciada hace un año, nos permitirá perfeccionar aún más nuestro claro posicionamiento a favor de una mayor eficiencia energética para combinar la tecnología punta con la responsabilidad climática ».
Seguridad y el papel de la IA en la gestión de los centros de datos
La creciente adopción de la inteligencia artificial en los centros de datos también plantea importantes cuestiones de seguridad y responsabilidad. Los operadores de centros de datos tienen ante sí el reto de hallar el equilibrio adecuado entre la automatización que ofrece la IA y la preservación del control humano sobre las decisiones críticas.
La IA como instrumento de dirección
Dado que la seguridad es crucial para los centros de datos, cabe preguntarse si se debe permitir a la IA tomar decisiones autónomas o si debe limitarse a ejercer como instrumento de dirección. La posición de Data4 está clara: la IA no debe intervenir directamente en los equipos sin supervisión humana con el fin de evitar riesgos relacionados con comportamientos anómalos o errores de juicio. Por lo tanto, la IA debe considerarse una herramienta útil para ayudar a los operadores en sus decisiones y en ningún caso sustituirlos.
En conclusión, la inteligencia artificial presenta un enorme potencial para mejorar la gestión energética de los centros de datos. Mediante diversos modelos de datos y gracias a su capacidad para analizar y actuar en tiempo real, la IA ayuda a optimizar el rendimiento energético al tiempo que permite reducir los costes de mantenimiento y funcionamiento. Las perspectivas de evolución de la inteligencia artificial en el sector de los centros de datos son prometedoras, y Data4 seguirá explorando e integrando esta tecnología para ofrecer soluciones cada vez más eficientes y sostenibles a sus clientes.
