Digitalisierung für Nachhaltigkeit mit Energy++

Ziel des Transferprojekts zwischen Universität Passau und Atos "Energy++" ist die Erhebung des Energieverbrauchs an der Universität Passau zur Bestimmung von Indikatoren für die strategische energetische Optimierung.

Das Ziel des Projekts „Energy++" ist es, nicht nur den konventionellen Energieverbrauch, sondern den detaillierten (hohe Auflösung und Datenquantiät) Energieverbrauch von Hochschulen zu erheben, zu analysieren und zu optimieren. Die Universität Passau stellt sich hierbei als Modell-Hochschule bereit. Der Transfer der in der Industrie bekannten KPIs aufden Hochschulkontext und die Schaffung eines Bewusstseins und Best Practices für nachhaltige IT an Hochschulen sind hierbei strategische Ziele. Ein weiteres strategisches Ziel ist der Austausch der erhobenen Daten und Expertise mit dem IT-Dienstleister Atos, um nachhaltige Hochschulen bzw. Hochschul-Rechenzentren zu fördern.

In einer ersten Phase wird ein Proof-of-Concept erarbeitet. Ziel des Proof-of-Concepts ist es hierbei, ein Data-Mart- bzw. Datawarehouse-Konzept zur Erhebung, Analyse, und Auswertung von Energie-Daten umzusetzen. Dies ermöglicht erstens die Erfassung des IST-Zustands der Universität Passau (in einem kleinen Umfang), um weitere Maßnahmen planen zu können. Außerdem kann die Datenqualität und -quantität von Atos begutachtet werden, um zu begutachten, ob diese ausreichend sind für ihre eigenen Erfahrungswerte oder noch weitere Daten gesammelt werden müssen oder die Qualität angepasst werden muss. Diese Projektphase wurde 2021 gestartet, wobei gemeinsam von der Universität Passau (Prof. Dr. Harald Kosch, Dr. Armin Gerl) und Atos zwei Masterarbeiten „Analyse der Energieeffizienz am Arbeitsplatz" betreut werden. Die Masterarbeit „Analyse der Energieeffizienz am Arbeitsplatz" befasst sich mit der Nutzung von verschiedenen Sensoren zur Messung des Stromverbrauchs der Arbeitsplatz-IT. Ziel ist es eine Experimentierlandschaft aufzubauen, mit welcher verschiedene Experimente zur Einsparung von Strom durchgeführt werden können, ggf. durch die Veränderung des Verhaltens. Die Masterarbeit „Sustainable AI in Data Centers" untersucht Energie- und Leistungsdaten von KI-Servern unter Last verschiedener KI-Experimente, also zentraler IT-Infrastruktur. Ziel ist es, die Nutzung von KI-Servern zu optimieren bzw. den Energieverbrauch zu reduzieren. Ein Workflow zur Erhebung, Verarbeitung und Genese von KPIs und Visualisierung ist in beiden Masterarbeiten aufzubauen und wird als Grundlage für weitere Arbeiten dienen.

Symbolfoto: Adobe Stock