Na całym świecie w ciągu roku do atmosfery emituje się przynajmniej 35 miliardów ton dwutlenku węgla i z roku na rok wartość ta rośnie. Co ciekawe, szacuje się, że w ciągu najbliższej dekady aż 51 proc. energii elektrycznej mogą pochłaniać technologie informacyjno-komunikacyjne. Szansy na minimalizację zużycia energii należy upatrywać w rozwiązaniach chmurowych, sztucznej inteligencji, internecie rzeczy i w uczeniu maszynowym. Za pomocą nowych technologii wiele operacji wykonywanych w sieci i na inteligentnych urządzeniach może zostać uproszczonych, a ślad węglowy zminimalizowany dzięki optymalizacji energetycznej.
Tylko w 2019 r. człowiek wyprodukował o 0,6 proc. więcej CO2, niż jeszcze rok wcześniej. Tymczasem UE ma ambitny cel zmniejszenia emisji gazów cieplarnianych o co najmniej 40 proc. do 2030 r. Natomiast jak wynika z raportu Capgemini The future of energy 2020 w perspektywie najbliższych 20 lat zapotrzebowanie na energię elektryczną wzrośnie o ponad ¼, a światowa populacja zwiększy się o 1,7 mld osób. Taka sytuacja najprawdopodobniej przyczyni się do niemożności zrealizowania celów z porozumienia paryskiego z 2015 r. lub podobnych zobowiązań i założeń energetycznych.
Na tropie CO2
Choć w sieci o zrównoważonym rozwoju można przeczytać wiele, to sam internet zrównoważonym zdecydowanie nie jest. Przeciętny Europejczyk emituje ok. 7 ton CO2. Na tę liczbę w dużej mierze składa się, ku zaskoczeniu wielu, także duże wykorzystanie internetu i urządzeń elektronicznych. Sektor IT już 3 lata temu wykorzystywał ok. 7 proc. światowej energii elektrycznej, a aktualnie jest to ok. 9 proc. Obecnie technologie cyfrowe odpowiadają też za 4 proc. emisji gazów cieplarnianych, a w perspektywie najbliższych 5 lat odsetek ten może ulec podwojeniu, na co wskazuje raport Shift.
Za 45 proc. emisji gazów cieplarnianych z sektora IT odpowiada produkcja sprzętu. Wytwarzanie inteligentnych telefonów ma największy wpływ na klimat wśród analizowanych produktów elektronicznych w Europie (wśród m.in. laptopów, pralek, telewizorów, czy też odkurzaczy). Pełny cykl życia smartfonów odpowiada za 14 mln ton emisji CO2 w skali roku w krajach europejskich. Średnia ich żywotność wynosi około trzy lata, a rocznie sprzedaje się prawie 211 mln sztuk.
Przyszłość energetyczna w naszych rękach
Według prognoz Capgemini w 2040 r., mimo zwiększającego się wykorzystania energii pochodzącej z odnawialnych źródeł energii, wciąż niestety paliwa kopalniane będą dominowały. Jednak co istotne, odnawialne źródła energii będą najszybciej rozwijającym się segmentem energetycznym. Raport The future of energy 2020 wskazuje na istotną rolę nowoczesnych technologii m.in. IoT, rozwiązań chmurowych, AI, maszynowego uczenia, które usprawniając wiele działań i zapewniając zwinną wymianę danych, pozwalają na zoptymalizowanie śladu węglowego. Nie należy zapominać także o odpowiedzialnym i świadomym korzystaniu z dostępnych dóbr, co w szerszej perspektywie generuje cały przemysł rozwiązań i narzędzi ograniczających ślad węglowy, które wykorzystane na dużą skalę, dają spektakularny efekt.
Zatem niezwykle ważnym celem, który powinniśmy sobie obrać, jest zminimalizowanie śladu węglowego, który pozostawiamy korzystając z technologii.
Chmura publiczna i prywatna pomoże w oszczędzaniu energii
Badania mówią, że do 2025 roku ilość danych składowanych w centrach danych wzrośnie o 61 procent do wartości 175 zettabytes. Jednocześnie około 75% populacji będzie mieć co najmniej jedną interakcję na 18 sekund z usługami świadczonymi w tych centrach danych. Należy wiec postawić pytanie w jaki sposób możemy ograniczyć negatywny wpływ na naszą planetę?
Jednym z rozwiązań są tak zwane chmury prywatne i publiczne, które z założenia pozwalają zwiększyć możliwość elastycznego wykorzystania dostępnej mocy obliczeniowej w centrach danych. Rozwiązania współdzielenia mocy obliczeniowej pozwalają zwiększyć potencjał na redukcję zapotrzebowania na moc obliczeniową, a co za tym idzie na energię elektryczną.
W jakich konkretnie obszarach działamy, aby wspomóc redukcję emisji dwutlenku węgla związanego z zapotrzebowaniem na energię elektryczną w centrach danych.
- automatyzacja i autonomiczne dostosowanie mocy obliczeniowej do aktualnego zapotrzebowania
- współdzielenie mocy obliczeniowej i alokowanie w czasie rzeczywistym
- archiwizacja i utrzymywanie w tak zwanym trybie ‘sleep’ danych archiwalnych z długimi okresami bez dostępów
- efektywniejsze chłodzenie oraz odzyskiwanie ciepła z urządzeń chłodzących
- alokacja centrów danych w lokalizacjach których systemowo produkuje się nadwyżki tzw. czystej energii na przykład blisko dużych farm wiatrowych czy wysokowydajnych elektrowni słonecznych.
Pomimo zastosowania tych wspomnianych rozwiązań szacunki mówią, że zapotrzebowanie na moc obliczeniową, a co za tym idzie na energię, będzie wciąż rosło. Dlatego też bardzo ważnym jest, aby ograniczać ten wzrost poprzez bardziej elastyczne wykorzystanie oraz redukować emisję dwutlenku węgla poprzez użycie tzw. czystej energii. To są dwa najważniejsze obszary, na które kładzie się nacisk projektując nowe i transformując tradycyjne centra danych.
Internet of Things na zielono
Jednym z większych wyzwań w kontekście optymalizacji produckcji, transportu i użycia energii jest spłaszczenie amplitud pomiędzy wysokim i niskim zapotrzebowaniem.
Aby to osiągnąć, nasze urządzenia muszą być zintegrowane z systemami produkcji i dystrybucji energii i połączone z tzw. systemami ‘smart mettering’. Dzięi temu będziemy mogli sterować konsumpcją i przewidywać zapotrzebowanie, a także dostosowywać produkcję połączoną z magazynowaniem w czasie rzeczywistym. Na przykład, nasza pralka włączy się w dołku zapotrzebowania na energię, laptopy wstrzymają ładowanie na czas zwiększonego zapotrzebowania na energię, a ładowarki do samochodów elektrycznych będą działać dwukierunkowo, pobierając energię, kiedy będzie jej nadprodukcja, a oddając, kiedy będzie zwiększone zapotrzebowanie.
Tego typu rozwiązania pozwolą nam w bardziej optymalny sposób zaspokoić zapotrzebowanie na energię elektryczną, a co za tym idzie z mniejszym negatywnym wpływem na emisję dwutlenku węgla.
AI i uczenie maszynowe
W kontekście optymalizacji produkcji i konsumpcji energii elektrycznej, niebagatelne znaczenie będzie mieć estymacja i prognozy produkcji i konsumpcji. Do tego celu użyjemy danych zebranych w systemach big data, które pozwolą nam z bardzo dużą trafnością przewidzieć rzeczywistą produkcję i konsumpcję energii elektrycznej. Dzięki temu nasz system energetyczny będzie mieć mozliwość dososowania się w czasie rzeczywistym, a co za tym idzie, będziemy mieli możliwość redukcji rezerw produckcyjnych energii elektrycznej, co pozytywnie wpłynie na ślad węglowy.
Nasze zachowanie ma wpływ
Kolejnym obszarem, gdzie wciąż mamy bardzo duży potencjał na redukcję śladu węglowego jest zmina naszych zachowań. Na przykład wybór środka transportu, wybór i optymalizacji drogi z domu do miejsca pracy pracy, kina czy teatru. Nierzadko zmiana drogi czy lekkie przesunięcie czasu podróży może w bardzo efektywny sposób wpłynąć na redukcję śladu węglowego naszej podróży poprzez na przykład skrócenie czasu spędzonego w korku.
Ostatecznie, kiedy koszt podróży, wyrażony w śladzie węglowym, będzie niemożliwy do skompensowania, wtedy system poinformuje nas, że być może lepiej pozostać w domu i skorzystać z narzędzi pracy zdalnej.
To wszystko w przyszłości pozwoli nam zmienić nasz styl życia i zaimplementować tak zwany zeroemisyjny styl życia.
