CBRE zet AI van Litbit in voor predictief onderhoud en probleemdiagnose
CBRE Data Centre Solutions gaat een samenwerking aan met het kunstmatige intelligentie (AI) bedrijf Litbit. Het bedrijf gaat AI-technologie van Litbit inzetten voor predictief onderhoud en het snel diagnostiseren van problemen.
Litbit levert CBRE een 'AI-persona' genaamd REMI, dat staat voor 'Risk Exposure Mitigation Intelligence'. REMI wordt door CBRE in getraind om de gebruikelijke werking van de datacenterfaciliteiten van het bedrijf te herkennen. Dit stelt de AI in staat afwijkende waarden te herkennen die kunnen wijzen op aanstormende problemen, nog voordat deze problemen daadwerkelijk optreden. REMI maakt hierdoor predictief onderhoud mogelijk, waarmee afwijkingen kunnen worden geadresseerd voordat deze tot problemen leiden.
'Kennis over alle faciliteiten in de achterzak'
REMI gaat zowel in de cloud draaien via smartphones als in de edge via permanent uitgerold apparaten. Enerzijds moet REMI medewerkers van CBRE ondersteunen op bemande locaties, terwijl de AI-persona tegelijkertijd inzicht geeft in locaties waar geen permanente bemanning aanwezig is. "Kunstmatige intelligentie transformeert sectoren in alle onderdelen van de economie. CBRE heeft altijd ingezet op het gebruik van technologie om betere resultaten te kunnen leveren aan onze klanten met een optimale balans tussen kosten en waarde. Wij zijn van mening dat deze technologie ons in staat stelt dit te verbeteren. Het idee dat kennis van alle faciliteiten, assets en apparaten die wij beheren in de achterzak van iedere CBRE technicus kan zitten is spannend en revolutionair", aldus Paul Saville-King, directeur van CBRE Data Centre Solutions.
"CBRE is het perfecte voorbeeld van een bedrijf wiens bedrijfsmodel getransformeerd kan worden door AI. Hun globale schaal, gevarieerde klantenbasis en missiekritieke taak betekent dat zij volledige flexibiliteit bij implementatie, grote schaalbaarheid en een volledige niet-invasieve manier om AI te implementeren nodig hebben", aldus Scott Noteboom, CEO van Litbit.
Meer over
Lees ook
AI vs PUE: hoe kunnen datacenters verbruik optimaliseren bij groeiende energievraag?
AI-toepassingen verwerken gigantische datasets, voeren soms miljoenen berekeningen tegelijkertijd uit, en vereisen enorm veel rekenkracht. Dit leidt bij datacenters tot een enorme stijging van de energievraag, en een toename in het aantal datacenters. Tegelijkertijd is er meer noodzaak dan ooit om de PUE te optimaliseren. Hoe kan de datacenter-sec1
Vertiv en NVIDIA ontwikkelen power- en cooling-oplossing voor NVIDIA GB200 NVL72 AI-platform
Vertiv heeft aangekondigd dat het een 7MW referentie-architectuur voor het NVIDIA GB200 NVL72-platform lanceert. Deze referentie-architectuur is samen met NVIDIA is ontwikkeld. Hiermee kunnen bedrijven traditionele datacenterstructuren omvormen tot AI-fabrieken die AI-toepassingen ondersteunen.
Nieuwe aanpak lijkt energieverbruik AI-factories met 95% te verlagen
Het enorme energieverbruik van AI-datacenters zou mogelijk drastisch kunnen worden verminderd dankzij een innovatieve techniek ontwikkeld door onderzoekers van het Amerikaanse BitEnergy AI. Deze techniek, genaamd ‘Linear-Complexity Multiplication (L-Mul)’