AI w służbie zrównoważonego przechowywania danych

Sztuczna inteligencja, w tym generatywna sztuczna inteligencja, oferują możliwości realizacji celów zrównoważonego rozwoju. W miarę postępu technologicznego, rozwiązania oparte o AI coraz lepiej radzą sobie z rozwiązywaniem problemów środowiskowych.  Wybór właściwych systemów pamięci masowej może zwiększyć efektywność systemów opartych o AI w radzeniu sobie z takimi wyzwaniami, a także zapewnić ciągłe doskonalenie samej sztucznej inteligencji.

AI i zrównoważone cele: kluczowe połączenie

Globalne badanie IDC wykazało, że ponad trzy czwarte (76%) decydentów IT uważa AI i jej pochodne za elementy „krytyczne” lub „bardzo ważne” dla osiągnięcia celów zrównoważonego rozwoju przez organizacje. Ponad 40% z nich wskazało, że przynajmniej połowa wydatków na AI jest związana ze zrównoważonym rozwojem.

Rozwiązywanie problemów zrównoważonego rozwoju za pomocą AI opiera się na wykorzystaniu tej technologii do analizy ogromnych ilości danych, w tym także historycznych, z różnych źródeł, takich jak obrazy satelitarne czy czujniki. Celem jest rozpoznawanie wzorców, przewidywanie trendów, lepsze wykorzystanie zasobów oraz zabezpieczanie łańcucha dostaw. AI może również pomóc w redukcji odpadów produkcyjnych oraz projektowaniu i zarządzaniu bardziej energooszczędnymi budynkami. Jest w stanie wspierać zarządzanie zasobami wodnymi, optymalizować produkcję opakowań czy pracę przy uprawach rolnych, aby zmniejszać ich wpływ na środowisko.

Wybór odpowiedniego rozwiązania do przechowywania danych odgrywa kluczową rolę w efektywnym wykorzystaniu AI. Dobrze dobrane rozwiązanie znacząco ułatwi pobieranie i przetwarzanie ogromnych ilości złożonych danych dotyczących środowiska naturalnego, zapewniając wysoką przepustowość i znikome opóźnienia. To z kolei pozwoli na szybki dostęp do informacji i przetwarzanie ich w czasie rzeczywistym. Dzięki skalowalności i funkcjom zarządzania danymi, odpowiednie rozwiązanie pozwala AI obsługiwać coraz bardziej zróżnicowane dane bez utraty wydajności i bez nadmiernych kosztów.

Skalowalna pamięć masowa umożliwia także łatwy dostęp do danych różnym zespołom, w dowolnych lokalizacjach geograficznych, co wspiera zarówno współpracę, jak i rozwój technologiczny. Co więcej, odpowiednie przechowywanie zapewnia integralność i bezpieczeństwo danych, gwarantując jednocześnie, że trenowane na nich modele AI będą dostarczać rzetelne wyniki.

Przykład wykorzystania Dell Powerscale przez Nature Fresh Farms

Nature Fresh Farms, jeden z największych producentów upraw szklarniowych w Ameryce Północnej, wykorzystuje uczenie maszynowe (ML) i automatyzację, aby uprawiać i dostarczać żywność w bardziej zrównoważony sposób. Dzięki rozwiązaniom Edge z AI, Nature Fresh Farms zbiera i przechowuje miesięcznie średnio 11,3 MB danych na roślinę, przy dwóch milionach roślin. Farma przetwarza rocznie 23 TB danych pochodzących z setek tysięcy czujników w swoich obiektach – w tym odczytów kontroli klimatu i plików wideo.

Dell PowerScale obsługuje duże ilości danych przetwarzanych przez Nature Fresh Farms, od systemów wideo i metryk, po zasoby Amazon S3 i wszystkie nieustrukturyzowane dane. System ten dostarcza informacje potrzebne do uczenia maszynowego i tzw. deep learning. Dzięki niskim opóźnieniom, wysokiej przepustowości i masowo równoległemu I/O, jest idealnym uzupełnieniem pamięci masowej dla obliczeń przyspieszanych przez GPU dla obciążeń AI. Skraca to czas potrzebny na trening i testowanie modeli analitycznych dla wielkich zbiorów danych.

Dzięki rozwiązaniu PowerScale wNature Fresh Farms przesyłanie obrazów produktów nie trwa już od sześciu do dwunastu godzin w nocy, ale obywa się w czasie rzeczywistym w ciągu dnia. Rolnicy mogą teraz uzyskać dostęp do analiz i informacji w mniej niż godzinę. Dzięki temu firma zwiększyła ilość plonów na akr dziesięciokrotnie w porównaniu z tradycyjnym rolnictwem i recyklinguje 97% wody używanej w uprawach.

Zrównoważona AI: energooszczędność i ekologiczna równowaga

Algorytmy AI potrzebują dużej mocy obliczeniowej. Dlatego organizacje muszą znaleźć kompromis między presją rozwoju, a odpowiedzialnością za środowisko. Według cytowanego już badania IDC, głównym zmartwieniem firm przy wdrażaniu AI/GenAI jest zmniejszenie zapotrzebowania na energię i emisji dwutlenku węgla (30%), a następnie odpady elektroniczne (e-odpady) i zarządzanie wycofaniem sprzętu IT z eksploatacji (29%).

Ograniczenie zużycia poziomu energii i ilości elektrośmieci w zasilaniu AI wymaga wieloaspektowego podejścia. Optymalizacja algorytmów pod kątem efektywności energetycznej może znacząco zmniejszyć zapotrzebowanie na moc. Wykorzystanie energooszczędnych komponentów sprzętowych, takich jak procesory i akceleratory o niskim poborze mocy, jest w stanie zmniejszyć ślad węglowy. Systemy zaprojektowane z myślą o lepszej wydajności chłodzenia i odciążaniu przepływu powietrza w centrach danych mogą dodatkowo zmniejszyć zużycie energii.

Modułowa konstrukcja i możliwość modernizacji sprzętu AI przyczyniają się do zmniejszenia ilości elektrośmieci. Odpowiedzialny recykling i utylizacja przestarzałych komponentów to pewna droga do ograniczenia odpadów i lepszego odzyskiwania zasobów.

Budowanie rozwiązań AI z wykorzystaniem zrównoważonej pamięci masowej – takich jak PowerScale – jest niezbędne do minimalizacji wpływu na środowisko. W Dellu kładziemy nacisk na zrównoważony rozwój w kontekście PowerScale w czterech najważniejszych obszarach: wydajność energetyczna, procesy ogrzewania i chłodzenia, konsolidacja infrastruktury oraz utylizacja i recykling.

• Wydajność energetyczna. Ciągle zmniejszamy energochłonność naszej technologii, jednocześnie zwiększając jej wydajność z każdą kolejną generacją. Nowości od PowerScale, takie jak dyski all-flash, szybka kompresja danych i deduplikacja, umożliwiają efektywniejsze wykorzystanie zasobów. Elastyczne rozwiązania w modelu as-a-Service, takie jak Dell APEX Data Storage Services File, mogą z kolei pomóc w łatwym skalowaniu na żądanie, zmniejszając nadmiar materiałów i zużycie energii.
• Procesy ogrzewania i chłodzenia. Nasze nowe technologie chłodzenia zmniejszają wydzielanie ciepła, poprawiając wydajność i moc systemów.Najnowsze modele Dell PowerScale F210 i F710, z konstrukcją Smart Flow, funkcją pakietu Dell Smart Cooling, optymalizują przepływ powietrza, kierując odpowiednią ilość powietrza tam, gdzie jest potrzebna – co pozwala na osiągnięcie do 90% większej wydajności na wat.
• Konsolidacja infrastruktury.  Pomagamy usprawniać Twoją infrastrukturę, ograniczając emisję dwutlenku węgla. Skalowalna architektura PowerScale umożliwia konsolidację pracy na mniejszej liczbie systemów, zabierając mniejszą powierzchnię. Dell CloudIQ wykorzystuje bogaty zestaw opatentowanych algorytmów AI do śledzenia i prognozowania zużycia energii i śladu węglowego przechowywania danych, pomagając w podejmowaniu lepszych decyzji.
• Utylizacja i recykling. Pomagamy odpowiedzialnie wycofywać sprzęt IT i zwiększać jego ponowne wykorzystanie. Pamięć masowa PowerScale została zaprojektowana z materiałów przyjaznych dla środowiska i z myślą o długiej trwałości. Co więcej, usługi odzyskiwania i recyklingu firmy Dell wspierają odpowiedzialne wycofywanie sprzętu IT, minimalizując znacząco ilość elektroodpadów.

AI i zrównoważony rozwój: znaczenie innowacyjnych rozwiązań

AI kryje w sobie wielki potencjał, jeśli chodzi o rozwiązywanie problemów środowiskowych i daje nadzieję na bardziej zieloną przyszłość. Jednak, jak każda technologia, jej wpływ na środowisko zależy od tego, jak jest rozwijana, wdrażana, obsługiwana i ostatecznie wycofywana. Wybór nowoczesnych rozwiązań do przechowywania danych, takich jak PowerScale, nie tylko zwiększa skuteczność AI w kontekście działań ekologicznych, ale także wspiera zrównoważony rozwój samej sztucznej inteligencji.

Aby uzyskać więcej informacji o PowerScale, odwiedź portal TX Academy, gdzie znajdziesz webinary i artykuły na temat pamięci masowej PowerScale oraz o rozwoju energooszczędności dzięki rozwiązaniom ISG od Dell Technologies.