Am 25. September präsentierten Dr. Ralph Hintemann, Senior Researcher am Borderstep Institut für Innovation und Nachhaltigkeit, Marcel Meyer, wissenschaftlicher Mitarbeiter Wirtschaftsinformatik, insb. Data Analytics und Jana Marie Petrikat, wissenschaftliche Mitarbeiterin Wissenschaftskommunikation im SICP – Software Innovation Campus Paderborn der Universität Paderborn, DC2HEAT beim Vernetzungstreffen der KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen im Impact Hub Berlin.
Anhand eines eigens entwickelten Demonstrators stellten sie anschaulich vor, wie Abwärme aus Rechenzentren mithilfe von Künstlicher Intelligenz effizient genutzt werden kann. Teilnehmende des Vernetzungstreffens konnten sich die Funktionsweise direkt am Demonstrator erklären lassen und die Prozesse somit visuell nachvollziehen.
KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen
Die Initiative des Bundesministeriums für Umwelt, Klimaschutz, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMUKN) unterstützt Projekte, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um ökologische Herausforderungen zu bewältigen. Ziel des Treffens war es, Projekte, Ideen und die Menschen dahinter zu vernetzen, Erfahrungen auszutauschen und Synergien zu schaffen.
„So versteht man endlich mal, was passiert“ – Der DC2HEAT Demonstrator
Der DC2HEAT-Demonstrator fand große Resonanz: Er ermöglicht einen niederschwelligen, anschaulichen Zugang zur komplexen Thematik der Abwärmenutzung aus Rechenzentren. Er veranschaulicht, wie die Abwärme von Raspberry Pis über Direct Liquid Cooling – also eine direkte Flüssigkühlung der Prozessoren – abgeführt wird, und macht die Wärmeflüsse für Besucher*innen sichtbar und nachvollziehbar. Über einen digitalen Zwilling zeigt der Demonstrator, wie die Abwärme mithilfe von KI optimal genutzt werden kann.
Der Demonstrator erfüllt damit doppelte Funktionen: Er dient einerseits der verständlichen Projektvermittlung und andererseits als aktive Forschungsplattform, um die Wirkungsweise von KI-basierten Optimierungen im Rechenzentrum zu erforschen.
In den letzten Monaten wurde der Demonstrator umfangreich weiterentwickelt:
- Neue Ventile, Durchfluss- und Temperatursensoren ermöglichen erstmals die Messung des Status Quo der Wärmeabgabe und die gezielte Aktivierung der Abwärmenutzung
- Variable Durchflussgeschwindigkeiten können eingestellt werden, um die abgegebene Wärmemenge zu bestimmen
- Eine LED-Lichtershow visualisiert den Betrieb – mit und ohne Abwärmenutzung
Impulse zu Rechenzentren und KI
In der Session „Mehr Effizient in Sprachverarbeitung und LLMs“ brachte Dr. Ralph Hintemann wichtige Impulse ein: Wie können die wachsenden Anforderungen von KI-Anwendungen von KI-Anwendungen nachhaltig bewältigt werden? Die Diskussion zeigte, dass in Deutschland vielfältige Kompetenzen bei der Entwicklung und Anwendung effizienter und kleinerer KI-Modelle vorhanden sind. Diese Stärken bieten sowohl Chancen für mehr Nachhaltigkeit als auch für die wirtschaftliche Entwicklung dieses Technologiesegments.
DC2HEAT – Data Centre Heat Recovery with AI-Technologies
Das Projekt setzt Künstliche Intelligenz ein, um die Planung und Steuerung der Abwärmenutzung aus Rechenzentren effizienter zu gestalten. Kern des Projektes ist die Entwicklung eines digitalen Zwillings zur Vorhersage und Optimierung von Abwärmenutzungspotenzialen. So können fossile Energieträger reduziert und Rechenzentren nachhaltiger gestalten werden.