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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Veröffentlichte Paper

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

Wie zuverlässig sind moderne KI-Modelle wirklich bei Zeitreihenprognosen? Das Paper stellt mit „TS-Arena“ eine neuartige Live-Plattform vor, die Forecasting-Modelle unter realen Bedingungen testet und so eine realitätsnahe Bewertung ihrer tatsächlichen Generalisierungsfähigkeit ermöglicht.
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Benchmarking Time Series Foundation Models for Short-Term Household Electricity Load Forecasting

Können KI-Foundation-Modelle den Stromverbrauch von Haushalten zuverlässig vorhersagen – ganz ohne aufwendiges Training? Das Paper zeigt, wie moderne Zeitreihenmodelle klassische Ansätze im Bereich der Kurzfrist-Lastprognosen erreichen oder sogar übertreffen und damit neue Möglichkeiten für nachhaltige Energiesysteme eröffnen.
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Temporal causal feature selection for robust machine learning modelling of data center operations

Wie lassen sich Rechenzentren effizienter, robuster und intelligenter steuern? Das Paper präsentiert mit „TempCaFe“ einen neuartigen Ansatz aus kausalem Machine Learning, der Vorhersagen verbessert, den Datenbedarf reduziert und fundierte Analysen für nachhaltigere Rechenzentrumsbetriebe ermöglicht.
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Bridging the Gap Between Data-Driven and Theory-Driven Modelling – Leveraging Causal Machine Learning for Integrative Modelling of Dynamical Systems

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.

Wie lassen sich Rechenzentren nachhaltiger betreiben – und ihre Abwärme sinnvoll nutzen? Das Paper zeigt, wie moderne KI- und Kausalitätsmethoden dabei helfen können, komplexe Energiesysteme rund um Rechenzentren besser zu verstehen, zu simulieren und effizienter zu steuern.

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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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Neues aus dem Projekt

Externe News aus der Branche

Flüssigkeitskühlung für KI-Rechenzentren wird Mainstream

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Hier dreht sich alles um den Austausch über die Nutzung von Abwärme aus Rechenzentren. In dieser Gruppe können sich Interessierte vernetzen und als Gruppenmitglied eigene relevante Beiträge veröffentlichen, die eine gelingende Nutzung von Abwärme aus Rechenzentren fördern sollen. Gefragt sind Verweise auf Best Practice-Beispiele von Abwärmeprojekten, Wissen aus dem Energiesektor, Rechenzentren und den Anwendungsbereichen von KI. Außerdem geht es um Tipps, Leitlinien und positiven als auch negativen Erfahrungen. Zusätzlich können Neuerungen und Veränderungen bis hin zu Hemmnissfaktoren in den unterschiedlichen Bereichen diskutiert werden.

Borderstep
SICP
Universität Paderborn
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