Peningkatan penggunaan AI membuat permintaan energi dan air di pusat data naik tajam. Banyak pusat data masih mengandalkan listrik dari pembangkit bahan bakar fosil, sehingga meningkatkan emisi karbon dan polusi udara.
Peneliti di Marlan and Rosemary Bourns College of Engineering, University of California, Riverside, mengusulkan Federated Carbon Intelligence (FCI). FCI tidak hanya memindahkan tugas ke waktu atau lokasi dengan listrik lebih bersih, tetapi juga mengaitkan data lingkungan dengan informasi kesehatan setiap server secara real-time.
Simulasi menunjukkan FCI dapat mengurangi emisi karbon dioksida hingga 45 persen selama lima tahun dan memperpanjang masa operasional armada server sekitar 1.6 tahun. Peneliti berharap menguji FCI di pusat data nyata bersama penyedia cloud.
Kata-kata sulit
- permintaan — kebutuhan atau jumlah energi yang dipakaipermintaan energi
- bahan bakar fosil — bahan yang dibakar untuk listrik dari sumber alam
- emisi — gas yang dilepaskan ke udara dari pembakaranemisi karbon, emisi karbon dioksida
- Simulasi — uji model komputer untuk melihat hasil nanti
- mengurangi — membuat jumlah sesuatu menjadi lebih kecil
- mengaitkan — menghubungkan satu data atau informasi dengan lainnya
- armada — kumpulan perangkat server yang bekerja bersamaarmada server
Tips: arahkan kursor, fokus, atau ketuk kata yang disorot di dalam teks untuk melihat definisi singkat sambil membaca atau mendengarkan.
Pertanyaan diskusi
- Apakah Anda setuju bahwa pusat data harus menggunakan listrik lebih bersih? Jelaskan mengapa atau mengapa tidak.
- Bagaimana data kesehatan server yang dikaitkan dengan data lingkungan bisa membantu operasi pusat data?
- Menurut Anda, apa tantangan utama untuk menguji sistem seperti FCI di pusat data nyata?
Artikel terkait
Penyakit Baru Mengancam Terumbu Karang Karibia
Institute of Marine Affairs memperingatkan tentang penyakit Stony Coral Tissue Loss Disease yang menyebar di Karibia dan mengancam banyak spesies karang. IMA melakukan latihan, pengobatan dan pendidikan untuk mempersiapkan kedatangan penyakit ini.
Model Bahasa Mengubah Penilaian Berdasarkan Identitas Pengarang
Peneliti University of Zurich menemukan bahwa large language models mengubah penilaian teks ketika diberi tahu siapa pengarangnya. Tanpa sumber, model sering sepakat, tetapi menyebut pengarang memicu bias, termasuk bias anti-Cina.
WISE dan Perjuangan Perempuan Nigeria untuk Keadilan Iklim
WISE dari Nigeria terus memengaruhi debat keadilan iklim meski tidak hadir di COP30. Organisasi ini bekerja dengan perempuan akar rumput, mengorganisir aksi, diskusi tentang banjir, dan memberi rekomendasi untuk kebijakan dan ketahanan.
Komunitas Terlibat Kelola Daerah Perlindungan Manyange Na Elombo Campo
Di pantai Atlantik Kamerun, komunitas lokal kini terlibat dalam pengelolaan Manyange Na Elombo Campo MPA. Panduan MINFOF dan piagam lokal mengatur perlindungan penyu, aturan penangkapan, patroli, serta tantangan penangkapan ikan ilegal dan pendanaan.