Paper in Cambridge vorgestellt

Vom 10. bis 11. Juli 2025 fand im Microsoft New England Research and Development Center (NERD) in Cambridge, Massachusetts, ein internationaler Workshop zu nachhaltigen Computersystemen statt. Ziel der Veranstaltung war es, Forschende zusammenzubringen, um Ideen und Innovationen zu teilen, die zu einer nachhaltigeren Nutzung von Endgeräten, Cloud-Infrastrukturen, Netzwerken und Rechenzentren beitragen.

Kausales Machine Learning für nachhaltige Rechenzentren
David Zapata und Marcel Meyer, beide wissenschaftliche Mitarbeiter in der Wirtschaftsinformatik, insb. Data Analytics, nahmen an dem Workshop teil und stellten ihr Paper „Causal Machine Learning Approaches for Modelling Data Center Heat Recovery: A Physical Testbed Study“ vor. Das Paper ist im Rahmen des Forschungsprojekts DC2HEAT entstanden und untersucht, wie sich der Betrieb von Rechenzentren – insbesondere die Erzeugung von Abwärme – mit kausalen maschinellen Lernverfahren modellieren lässt. 

Als Messgrundlage dient ein physischer Demonstrator, der entwickelt wurde, um einerseits die Wirkungsweise von KI und die Abwärmenutzung visuell und verständlich aufzubereiten und andererseits, um am Demonstrator aktiv zu forschen. Der Demonstrator nutzt die Abwärme von Raspberry Pis, die mittels Direct Liquid Cooling – also einer direkten Flüssigkühlung, bei der Bauteile wie Prozessoren umspült werden – abgeführt wird, und zeigt, wie sich diese mithilfe eines digitalen Zwillings optimiert nutzen lässt.

„Unsere zentrale Forschungsfrage war, ob sich reale physikalische Systeme mit kausalen Verfahren besser abbilden lassen als mit rein datengetriebenen Methoden. Unsere Ergebnisse zeigen, dass sich der Betrieb mit klassischen datengetriebenen Ansätzen gut abbilden lässt. Kausale Verfahren können jedoch einen entscheidenden Mehrwert bieten, wenn es darum geht, Was-wäre-wenn-Szenarien zu bewerten und Systeme gezielt zu steuern. Dies ist insbesondere für Forschende im Bereich nachhaltiger Rechenzentren sowie für Betreiber, die Abwärme effizient nutzen möchten, von Interesse“, erklärt David Zapata.

Impulse aus dem Workshop
Der Workshop verdeutlichte, dass sich weltweit eine aktive Community mit klarem Fokus auf die Reduzierung von Emissionen für die Nachhaltigkeit von Computersystemen einsetzt. 

„Für uns war es besonders spannend zu sehen, dass die Rückgewinnung von Abwärme aus Rechenzentren außerhalb Europas bislang weniger Beachtung findet, jedoch zunehmend an Bedeutung gewinnt. Außerdem war die Themenvielfalt sehr beeindruckend. Sie reichte von detailliertem Carbon Accounting für kleinsten Prozessoren bis hin zur Möglichkeit Rechenzentren sogar im Weltraum zu betreiben. Die vielfältigen Ideen und Konzepte, die dabei diskutiert wurden, waren sehr inspirierend für uns und wir konnten viele Impulse für unsere eigene Forschung sammeln“, fasst Marcel Meyer zusammen.

Zum Paper: https://energy.acm.org/eir/causal-machine-learning-approaches-for-modelling-data-center-heat-recovery-a-physical-testbed-study/