Kategori : ELEKTRİK ENERJİSİ, ENERJİ GÜNDEMİ, ENERJİ VERİMLİLİĞİ - Tarih : 29 Ekim 2021
Türkiye’de hayata geçirdiği enerji verimliliği uygulamalarına bir yenisini daha ekledi. Türkiye’de şebekesinin tamamında %100 yenilenebilir enerji kullanımı ile tüm dünyada operasyonlarından kaynaklı çevresel etkisini yarıya indirmeyi hedefleyen Vodafone, veri merkezlerinin enerji tüketiminde ana etkenlerden biri olan iklimlendirme altyapısını optimize etmek için Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka teknolojilerini kullanıyor.
Veri merkezlerinde Yapay Zekâ Destekli Dijital Termal Yönetim Uygulaması’nı kullanan şirket, bu sayede Güç Kullanım Verimliliği (PUE) parametresini %10 iyileştirirken, iklimlendirme altyapısında %30 enerji tasarrufu sağlıyor ve Yapay Zekâ ile yılda 8 GWh’in üzerinde tasarruf elde etmiş oluyor.
Thibaud Rerolle: “Enerjiyi en verimli şekilde kullanmayı hedefliyoruz”
Yeşil şebeke hedefiyle çalıştıklarını belirten Vodafone Türkiye İcra Kurulu Başkan Yardımcısı Thibaud Rerolle, şunları söyledi:
“2025 hedeflerimiz doğrultusunda sera gazı emisyonlarımızı yarıya indirmek için teknolojiden en verimli şekilde yararlanmaya devam ediyoruz. Karbon ayak izimizi azaltmak için toplam enerji tüketimimizi düşürmeye ve yenilenebilir enerji kaynaklarını kullanmaya odaklanıyoruz. Özellikle Makine Öğrenmesi ve Yapay Zekâ teknolojilerinden yaygın olarak faydalanıyoruz. Bu kapsamda, geleceğin önemli teknolojilerinden Yapay Zekâ Destekli Dijital Termal Yönetim Uygulaması’nı veri merkezlerimizde uzun süredir başarıyla kullanıyoruz. Bu uygulama sayesinde, iklimlendirme için kullandığımız enerji miktarında yıllık %30 oranında tasarruf sağlayabiliyoruz. Vodafone olarak, bir yandan mevcut altyapımızı geliştirirken, diğer yandan da dijitalleşme yolunda yeni teknolojileri uygulamaya devam edeceğiz.”
İklimlendirme altyapısına akıllı optimizasyon
Kuruluş, Yapay Zekâ Destekli Dijital Termal Yönetim Uygulaması ile veri merkezlerinde iklimlendirme altyapısını ve ortam sıcaklığını takip ve kontrol ederken Makine Öğrenmesi ile ICT (Bilgi ve Komünikasyon Teknolojileri) sistemlerinin soğutma ihtiyaçlarını belirliyor ve iklimlendirme ünitelerinin en verimli aralıkta çalışmasını sağlıyor. Yapay Zekâ ile takip edilen sistem odalarında, ekipmanlar sürekli optimum sıcaklıkta tutularak iklimlendirme kaynaklı sorun yaşanmasının önüne geçiliyor. Öte yandan, Yapay Zekâ ile yönetilen iklimlendirme altyapısıyla, sistem odalarında oluşabilecek ani soğutma ihtiyaçlarına öğrenilmiş makine algoritmaları sayesinde hızlı tepkiler verilerek veri merkezinin esnekliği artırılıyor.
