La refrigeración de los centros de datos se ha convertido en uno de los principales desafíos operativos y ambientales de la industria tecnológica. De acuerdo con una investigación liderada por Wangda Zuo, profesor de ingeniería arquitectónica en la Universidad Estatal de Pensilvania (Penn State), este proceso representa aproximadamente el 40% del consumo total de electricidad de estas instalaciones.
Esta proporción tiene un impacto directo en los costos operativos y en la huella de carbono del sector. Los centros de datos deben enfrentar condiciones ambientales extremas, como altas temperaturas externas, sumadas a la volatilidad en los precios de la electricidad y de criptomonedas como Bitcoin. Este escenario acorta significativamente las ventanas de rentabilidad para quienes operan estas infraestructuras.
Viswanathan Ganesh, investigador doctoral y primer autor del estudio que será presentado en la conferencia internacional IEEE ITherm en Orlando, puntualizó que muchas soluciones actuales para optimizar la refrigeración, incluso aquellas respaldadas por inteligencia artificial, presentan limitaciones importantes.
Entre las principales dificultades, Ganesh señaló que estos sistemas requieren extensos volúmenes de datos para su entrenamiento y muestran problemas significativos para adaptarse a situaciones inéditas o cambios bruscos en las condiciones operativas. Esto reduce su efectividad en escenarios del mundo real, donde las variables pueden modificarse rápidamente.
La investigación de Penn State busca desarrollar algoritmos de inteligencia artificial más eficientes y adaptables, capaces de aprender con menos datos y responder de manera ágil a condiciones cambiantes. De lograrlo, el impacto en la industria podría ser transformador, reduciendo tanto los costos eléctricos como la huella ambiental de los centros de datos en todo el mundo.
Este avance cobra especial relevancia en un contexto donde el auge de la inteligencia artificial generativa y el procesamiento de grandes volúmenes de información exigen cada vez más potencia computacional y, por ende, mayores necesidades de refrigeración.
