Energiansäästö on älykkäämpää kuin koskaan
Mikkelistä kuuluu uutta. Energianhallinnan tekoälyratkaisuja tuottava Huippuenergia tutustui Kuulean Green computing -palveluun ja innostui. Nyt laskentakapasiteetti skaalautuu kasvaviin tarpeisiin ja on yrityksen arvojen mukaisesti vihreästi tuotettua. Etelä-Savon Energian tytäryhtiö Huippuenergia toimii energiansäästön eturintamassa: yhtiön Foremica-alusta tuo yhteen eri energiantuotantomuotojen datat ja auttaa tekoälypohjaisesti optimoimaan niin sähkönkuluttajien kuin -tuottajien energiatarpeita. Käytännössä asiakkaan kiinteistöautomaatioon liitetään laite, joka laskee ja ohjaa energian käyttöä vuorokaudenaikojen, säätilojen ja kulloinkin voimassa olevien energiahintojen mukaan. Fiksua, mutta laskentakapasiteettia vaativaa. Laitteiden monitorointi, ennustukset, käyttöhistoria ja analytiikka ovat kaikki pilvessä ja vaativat merkittävästi kapasiteettia.
Kohta sinäkin olet energiantuottaja
Energiantuotanto hajaantuu tulevaisuudessa entistä enemmän ja kohta kaikki ovat enemmän tai vähemmän energian tuottajia, oli kyse aurinkopaneeleista tai muista uusista lähteistä. Hirveä määrä dataa ilman analytiikkaa on vain kovalevyn täytettä. Siksi tarvitaan koneälyä ja se vie kapasiteettia, Huippuenergian operation manager Toni Hannula taustoittaa.
Kun oma palvelinsali ei riitä, uutta voi joko rakentaa tai ostaa ulkoa.
Rakentaminen lisäisi hiilijalanjälkeä. Kiertotalouden ratkaisuna Kuulean tarjoamat konesali- ja lämmitysratkaisut istuvat tavoitteisiimme ja EU:n Green Deal -vaatimusmäärittelyihin, Hannula toteaa tyytyväisenä.
Keväällä käyttöön otettua palvelua skaalataan Huippuenergian tarpeen mukaan.
Kuuelan palvelu mahdollistaa meille tarvittaessa nopeankin kasvun laitekannan lisääntyessä. Onneksi tapasimme Kuulean Koiviston Karin kanssa Energiamessuilla ja huomasimme, että liiketoimintojemme arvot ja toimintatavat sopivat yhteen.
Kuulean COO Marko Niskanen uskoo, että ICT:ssä ekologisuus on kasvavassa arvossa.
Ratkaisu on win-win niin laskentatehoon kuin lämmön tarpeeseen – ja luonnolle. Jatkossa saamme asiakkaille myös GPU-pohjaista kapasiteettia, jota käytetään muun muassa deep learning -toteutuksissa. Asiakkaat, jotka tarvitsevat kapasiteettia tieteelliseen laskentaan, AI/ML-pohjaisiin toteutuksiin tai renderöintiin ovat suoraan palvelumme kohderyhmää.
Comentarios