データセンターのエネルギー利用の未来：人工知能で複雑さを極める
現代の最大のパラドックス（矛盾）の一つ。それは、世界的な需要の増加に対応するために多くのエネルギー集約型データセンターの建設が求められる一方、気候変動にブレーキをかけるために二酸化炭素の排出量削減が不可欠となっていることです。これは課題であると同時に、機械学習や人工知能（AI）を含むあらゆる分野で、これからの建物のエネルギーを変えてゆく技術を導入するチャンスでもあります。
超高効率チラーやフリークーリングシステムなどの革新的な空調アプローチは、データセンターの電力使用効率（PUE）を向上させるための重要な検討事項です。どのようなシステムを導入するにしても、データセンターのインフラ管理（DCIM）の精密な制御は、効率を最大化するために非常に重要です。
しかし、データセンターのインフラ管理におけるエネルギー使用量削減の可能性は、人間の限界によって妨げられているのでしょうか？それとも、一段高いレベルのエネルギー効率は、伝統やプロセス、思い込みに阻まれているのでしょうか？今日の一般的なデータセンターでは、エンジニアは、機器についての知識、天候、占有率、使用状況を含む特定の時間と場所の条件の下でシステムがどのように反応するかについて、経験や仮説に基づいてシステムのパフォーマンスを最適化しています。しかし、トップエンジニアがプログラミングの決定を行っていても、人間の知能では限界があります。全データを数えなければならない業界においては、機械学習とAIを利用すれば、次世代のエネルギー効率をもたらす考え方を根本から変える可能性があります。
AIには、システムの複雑さを克服し、複雑なチラープラントのシーケンスを操作し、常に変化し続けるリアルタイム条件下で、エネルギーを最適化する能力が無限にあります。さらに、何百もの「もしも」のシナリオを瞬時に分析し、最適な行動にたどり着くことができます。時には、AIの決定が人間の論理に取って代わるように見えることもあるでしょう。
早期導入者は、AIに制限をかけ、システムの決定を事前に見直すことで、あらゆるリスクを管理しています。ある試験的プログラムでは、通常はフリークーリングに頼っていた状況でもチラーを稼働させるようAIが施設のオペレータにアドバイスしました。AIに懐疑的であったオペレータは、AIを試す意味でそのアドバイスに従いました。その結果、エンジニアは、ある特定の条件下では、フリークーリングポンプを運転するよりも、チラーを運転する方がより少ないエネルギーですむことを見て驚愕しました。
今、いくつかの試験現場でその意味が見えてきています。
様々な建物や技術分野を代表する専門家が協力し、環境とITの目標を合致させ、安全な気候とデジタルの世界を実現するためのソリューションを模索するという、重要で興味深い日々が到来しています。
