KI-Leuchtturm
zur Nutzung der Abwärme
aus Rechenzentren.

Was?

Wir machen die Abwärme aus Rechenzentren optimiert nutzbar und zeigen, wie fossile Energieträger für die Wärmeversorgung vermieden werden können.

Warum?

Wir möchten einen Beitrag leisten, um die dynamisch wachsende Rechenzentrumsinfrastruktur klimafreundlich zu betreiben.

Wie?

Wir entwickeln ein Vorgehensmodell zur Abwärmenutzung aus Rechenzentren mit intelligenten Digitalen Zwillingen, um Abwärmeprojekte bei der Umsetzung zu unterstützen.

Prof. Dr. Oliver Müller

Universität Paderborn | SICP
Wirtschaftsinformatik, insb. Data Analytics

Im Projekt DC2HEAT erforscht Müller, wie KI-gestützte digitale Zwillinge den Betrieb von Rechenzentren und Wärmenetzen optimieren können. Ziel ist es, Abwärme möglichst effizient nutzbar zu machen und gleichzeitig den notwendigen Investitionsaufwand gering zu halten.

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Prof. Dr.-Ing. Henning Meschede

Universität Paderborn | SICP Energiesystemtechnik 

In DC2HEAT fokussiert sich Meschede mit seinem Team auf die energietechnischen Aspekte. Sie untersuchen, wie Abwärme aus Rechenzentren durch datengetriebene Simulationsverfahren effektiv als Teil von kommunalen Wärmeversorgungssystem geplant und eingesetzt werden kann.  

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Dr. Gunnar Schomaker

Universität Paderborn | SICP

Ein Forschungsvorhaben wie DC2HEAT ist von Natur aus sehr komplex. Tiefergehendes Wissen aus dem Energiesektor, Rechenzentren und KI-Anwendungen werden genutzt, um das Zielbild des Projekts zu erfüllen. Daher ist eines unserer Ziele mit Hilfe wirkungsvoller Wissenschaftskommunikation die Komplexität aufzubrechen und Verständnis zu schaffen.

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Dr. Ralph Hintemann

Borderstep Institut für Innovation und Nachhaltigkeit

„Deutschland braucht eine Wärmewende mit der es gelingt, die bislang noch größtenteils auf fossilen Energieträger wie Öl und Gas beruhende Wärmeversorgung von Wohn- und Geschäftshäusern klimafreundlich und nachhaltig umzubauen. Dazu kann die Abwärme aus Rechenzentren einen Teil beitragen. Damit dies gelingt, müssen alle Beteiligten zusammenarbeiten.“

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Neues aus dem Projekt

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TS-Arena: A Live Forecast Pre-Registration Platform for Leakage-Free Evaluation of Time Series Foundation Models

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Wie können KI-Modelle auch unter neuen Bedingungen verlässliche Vorhersagen treffen? Das Paper zeigt, wie kausale Methoden und Expertenwissen kombiniert werden können, um robustere Machine-Learning-Modelle für komplexe Zeitreihendaten – etwa in Rechenzentren – zu entwickeln.

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Causal Machine Learning Approaches for Modelling Data Center Heat Recovery: A Physical Testbed Study.

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DC2HEAT Arbeitspapiere

Lösungsbeiträge zu Nachhaltigkeits-herausforderungen durch DC2HEAT

Welchen Beitrag kann die Abwärmenutzung aus Rechenzentren zu mehr Nachhaltigkeit leisten? Das Arbeitspapier analysiert ökologische, soziale und ökonomische Auswirkungen des Projekts DC2HEAT und schafft die Grundlage für Szenarien zur nachhaltigen Nutzung von Rechenzentrumsabwärme auf regionaler bis internationaler Ebene.

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Liquid Cooling im Rechenzentrum

Wie können Rechenzentren trotz steigender Leistungsdichten effizient und nachhaltig gekühlt werden? Das Arbeitspapier gibt einen praxisnahen Überblick über moderne Flüssigkeitskühlungstechnologien und zeigt, welches Potenzial sie für Energieeffizienz, Abwärmenutzung und Klimaschutz bieten.

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