En la búsqueda de la sostenibilidad, los centros de datos se han convertido en una herramienta crucial. Según nuevos informes, el sector de los centros de datos representa entre el 1 y el 2% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero. Esto es el resultado de la creciente demanda de energía eléctrica para ejecutar cargas de trabajo más grandes, más rápidas y complejas que requieren mantener la calidad habitual del servicio.

El auge de la inteligencia artificial (IA) ofrece a los operadores de centros de datos muchas oportunidades interesantes en sus esfuerzos para reducir la huella de carbono. Posiblemente, el potencial más transformador de la IA resida en la optimización del uso de energía en los sistemas de refrigeración, asignación de recursos y consumo de energía.

Pero estas estrategias suponen un equilibrio delicado para los operadores. La computación en la nube registra un aumento anual del 10 al 30% en el uso de energía. Por esto, los centros de datos deben proporcionar más potencia informática, pero reduciendo al mismo tiempo las emisiones. El uso de la IA en centros de datos sostenibles podría ayudar a lograr este objetivo.

El papel de la inteligencia artificial en los centros de datos sostenibles

La IA podría contribuir a redefinir la eficiencia energética a una escala sin precedentes. Mediante el uso de tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y la automatización, la IA facilita a los operadores de centros de datos sostenibles en la implementación de iniciativas para el ahorro de energía.

Al aprender de los datos y predecir futuros resultados, la IA puede monitorear, analizar y optimizar el uso de energía en tiempo real. Esto permite una identificación más precisa de las ineficiencias energéticas, reduciendo el desperdicio de energía y mejorando el rendimiento operativo general.

Uno de los mejores ejemplos del potencial de la IA proviene de Deepmind AI de Google. El uso de esta plataforma avanzada de IA para analizar patrones redujo los costos de enfriamiento hasta un 40%, lo que representa un ahorro sustancial en el uso de energía.

Con este tipo de experiencias y resultados, las tecnologías de IA son ahora esenciales para impulsar la sostenibilidad en los centros de datos. Las tecnologías actuales y futuras prometen reducción en los costes operativos, enfriamiento eficiente y mayor sostenibilidad, lo que reduce los costes tanto para los operadores como para los clientes de los servicios de colocation.

Eficiencia energética de los centros de datos: optimización mediante IA

Los centros de datos se han convertido hoy en la columna vertebral de las operaciones comerciales. Con el aumento de despliegues IT que requieren más recursos informáticos de alto rendimiento, los centros de datos deben garantizar que el uso de energía sea lo más eficiente posible.

Mediante el uso de técnicas de IA, los proveedores de servicios de centros de datos pueden ahora lograr ahorros de energía sustanciales sin comprometer el rendimiento. Por ejemplo:

Una de las formas clave en que la IA optimiza el consumo de energía en los centros de datos es mediante la gestión inteligente de la carga de trabajo. Los algoritmos de IA analizan los datos operativos para identificar los procesos que consumen mucha energía y las áreas donde es posible la optimización.
Los sistemas de IA pueden asignar recursos de forma dinámica en función de las demandas informáticas reales. Este enfoque adaptativo garantiza que los recursos se distribuyan de manera eficiente, minimizando el gasto energético y el tiempo de inactividad.
Los modelos de IA pueden analizar los sistemas de refrigeración para asegurarse de que toda la energía consumida sea utilizada del modo más eficiente posible.

Ya hemos visto casos reales de optimización impulsada por IA en centros de datos que han tenido un impacto notable. Un ejemplo es Microsoft, donde se utilizan algoritmos de IA para mejorar la eficiencia energética. A través de análisis predictivos, los algoritmos programan cargas de trabajo de forma dinámica, lo que permite que los servidores entren en estados de bajo consumo y ahorren energía durante períodos de menor demanda.

Meta también está empleando IA en sus centros de datos. Si bien la utilizan para la gestión eficiente de las instalaciones, también recurren a la IA para aumentar la seguridad. El modelo de IA de Meta emplea varias métricas (como calor, emisiones y flujo de aire) para simular cuándo se presentarían condiciones de trabajo inseguras en el centro de datos. A continuación aplican otros modelos para evitar esas condiciones y maximizar la eficiencia energética.

A medida que aumenta la demanda de los centros de datos, también crece la necesidad de implementar prácticas sostenibles. Al utilizar la IA para analizar las operaciones, asignar recursos de forma dinámica y reducir el consumo eléctrico, los centros de datos pueden mitigar en forma significativa su impacto ambiental.

Uso de análisis predictivos de IA para la eficiencia energética de los centros de datos

Los modelos de IA aprenden de datos históricos. Mediante el análisis de patrones de consumo de energía pasados y su correlación con factores como la carga de trabajo, la temperatura y la hora del día, los sistemas de IA descubren tendencias valiosas. Luego, podemos usar estas tendencias para establecer modelos predictivos.

Los algoritmos de aprendizaje automático desempeñan un papel fundamental en el proceso de análisis predictivo. Estos algoritmos estudian grandes cantidades de datos y descubren patrones que, por lo general, son demasiado complejos para que los operadores humanos los detecten. Los modelos resultantes de análisis predictivo facilitan que los centros de datos pronostiquen con precisión las demandas de energía futuras.

Los modelos también mejoran con el tiempo. Al aprender continuamente de los datos volcados por los dispositivos de Internet de las Cosas (IoT), los sistemas de IA refinan sus predicciones y mejoran aún más la precisión. Esta capacidad adaptativa resulta particularmente valiosa en el entorno dinámico de los centros de datos, donde las demandas de carga de trabajo fluctúan constantemente.

Huawei, empresa tecnológica líder a nivel global, empleó análisis predictivos para mejorar la eficiencia en el uso de energía (PUE) en sus centros de datos de China. Al analizar datos históricos, algoritmos de aprendizaje automático y modelos estadísticos, Huawei pronosticó las demandas de energía y logró una reducción del 8% en el consumo de energía.

Uso de algoritmos de IA para sistemas de refrigeración y gestión energética

A través de algoritmos impulsados por IA, los centros de datos pueden analizar datos de temperatura, patrones de flujo de aire y eficiencia del equipo de refrigeración para lograr una refrigeración óptima.

Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden identificar puntos críticos y áreas donde la refrigeración por aire es ineficiente. Ajustan entonces la producción del sistema de refrigeración según sea necesario. Esta gestión inteligente de los sistemas de frío reduce el consumo de energía, generando ahorro de costes y menores emisiones de carbono.

Otro beneficio del uso de IA en la refrigeración sostenible de centros de datos es el mantenimiento predictivo. Los sistemas de IA monitorean los equipos para detectar signos de ineficiencias o posibles fallos. Al identificar estos problemas en forma anticipada, los centros de datos pueden ser proactivos, evitando averías costosas y minimizando la ineficiencia en la refrigeración. Las tecnologías avanzadas de refrigeración líquida, como la refrigeración inmersiva, también utilizan algoritmos de IA para controlar con precisión la temperatura de los equipos IT de alto rendimiento.

A medida que la transformación digital, las nuevas tecnologías y los centros de datos a gran escala exigen un mayor suministro de energía, la IA será imprescindible para proporcionar con eficiencia la refrigeración adicional requerida.

Tendencias e innovaciones para el futuro

Las tendencias emergentes en IA ofrecen una eficiencia energética aún mayor en los centros de datos sostenibles. Tanto los algoritmos avanzados de IA, el edge computing y las fuentes de energía renovables son motores clave en la lucha por las emisiones netas nulas:

- Los algoritmos de IA mejorados permiten una asignación dinámica de recursos más efectiva para optimizar la gestión de la energía en tiempo real.
- El edge computing reduce el consumo de energía al procesar los datos más cerca del usuario final.
- La integración de energía renovable utiliza IA para una asignación óptima y contribuir a la reducción de emisiones de CO₂.

Por supuesto, la investigación actual y el desarrollo son cruciales para las mejoras continuas. Con estos avances, los centros de datos pueden adoptar operaciones sostenibles, con mayor eficiencia energética y reducción del impacto ambiental.

Más aplicaciones de la IA para alcanzar objetivos de sostenibilidad

Las consideraciones ambientales, sociales y de gobernanza (ESG) son más relevantes que nunca.

Los centros de datos sostenibles pueden mejorar significativamente la eficiencia energética mediante la optimización de la IA, el análisis predictivo y el uso inteligente de la energía. Los modelos de IA se están utilizando en muchas áreas, desde la asignación de recursos hasta la detección de procesos que consumen mucha energía, la habilitación de ajustes dinámicos y la provisión de refrigeración adecuada.

Los avances futuros brindarán niveles aún mayores de eficiencia energética, impulsando servicios de centros de datos más respetuosos con el medio ambiente.

Conozca más sobre los centros de datos sostenibles de Digital Realty.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Qué se entiende por centro de datos sostenible?

Un centro de datos sostenible es una instalación que proporciona recursos informáticos y de almacenamiento de datos. Se basa en la conservación de la energía y en criterios de sostenibilidad. Esto implica acciones relacionadas con:

Gestión eficiente de la energía
Reducción de residuos
Obtención de energía renovable
Uso de técnicas de refrigeración óptimas
Asignación de recursos determinada por IA

¿Cuáles son las ventajas de los centros de datos sostenibles?

Los centros de datos sostenibles aportan beneficios como el uso eficiente de la energía, una menor huella de carbono y ahorro de costes. La energía renovable y los sistemas innovadores de refrigeración pueden reducir aún más el gasto energético. Los centros de datos sostenibles son piezas clave para cumplir con las expectativas de los consumidores y la normativa en materia de gestión sostenible.

¿Cómo construir un centro de datos sostenible?

La construcción de un centro de datos sostenible implica muchos factores:

Diseño energéticamente eficiente
Uso de fuentes de energía renovables
Sistemas de refrigeración avanzados
Algoritmos de IA inteligentes que mejoran la eficiencia

Estos factores son esenciales para un centro de datos que minimice los residuos y las emisiones de CO₂.

¿Qué es la eficiencia energética de los centros de datos?

La eficiencia energética en los centros de datos implica minimizar el consumo de energía manteniendo un rendimiento y una fiabilidad óptimos. Esto se consigue mediante diversas estrategias, como la optimización de los sistemas de refrigeración, que son grandes consumidores de energía, y el uso de equipos IT eficientes que reducen el consumo de energía. Además, la mejora en el suministro y la distribución de la energía eléctrica desempeña un papel importante en la reducción del gasto energético.

¿Cómo se puede utilizar la IA para mejorar la eficiencia energética en los centros de datos?

Las soluciones de IA son fundamentales para la eficiencia energética de los centros de datos, ya que pueden predecir y gestionar las cargas de trabajo, optimizando la asignación de recursos. Por ejemplo, la IA puede ajustar dinámicamente la cantidad de servidores activos en función de la demanda en tiempo real, lo que garantiza que no se desperdicie energía en equipos inactivos o infrautilizados. Los sistemas impulsados por IA pueden automatizar el control de las condiciones ambientales, como la temperatura y la humedad, para mantener niveles operativos ideales sin intervención humana. Estos algoritmos avanzados ayudan a identificar y mitigar los procesos que consumen mucha energía, lo que genera un ahorro de costes sustancial y una reducción de la huella de carbono.

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