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ECO-Qube

Financiado

Cerrado

Artificial Intelligence Augmented Cooling System for Small Data Centres

Artificial-Intelligence-Augmented Cooling System for Small Data Centres ECO-Qube; is a holistic management system which aims to enhance energy efficiency and cooling performance by orchestrating both hardware and software componen... ver más

30/09/2024

LANDE ENDUSTRIYEL...

4M€

Presupuesto del proyecto: 4M€

Líder del proyecto

LANDE ENDUSTRIYEL METAL URUNLER SANAYI VE TIC... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 13 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2024-09-30

LC-SC3-B4E-5-2020: Integrated design concepts for ener... Specific Challenge:The demand for data processing is expected to grow in the coming years. Consolida...

I+D

Cerrada hace 5 años

0% 81% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

13 Participantes

LANDE ENDUSTRIYEL METAL URUN...

327.16K€ | Lider

DESIGN & SIMULATTION TECHNOL...

236.43K€ | Participante

BITNET BILISIM HIZMETLERI LI...

309.68K€ | Participante

Helio AG

335.13K€ | Participante

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Duración del proyecto: 48 meses Fecha Inicio: 2020-09-04
Fecha Fin: 2024-09-30

Líder del proyecto

LANDE ENDUSTRIYEL METAL URUNLER SANAYI VE TIC... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 4M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Artificial-Intelligence-Augmented Cooling System for Small Data Centres ECO-Qube; is a holistic management system which aims to enhance energy efficiency and cooling performance by orchestrating both hardware and software components in edge computing applications. ECO-Qube is a data driven approach which utilizes valuable unused data from active data centre components. Created big data is being used by an artificial intelligence augmented system which detects cooling and energy requirements instantaneously. ECO-Qube differentiates from conventional cooling systems which keep operating temperatures within a strict interval and do not evaluate measurable cooling performance. Unmeasured cooling performance leads underperformed airflow, thermal disequilibrium, and high energy consumption. On the contrary, ECO-Qube offers a zonal heat management system which benefits from Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations to adapt cooling system for the best airflow and cooling performance with minimum energy consumption. Moreover, ECO-Qube realizes smart workload orchestration to keep the CPUs at their most energy efficient state and maintain the thermal equilibrium to reduce overheating risk. Sustainability is another priority for ECO-Qube’s smart energy management system (EMS), which is designed to track the energy demand and operate the energy supply in cooperation with building/district’s EMS. This synergy maximizes the energy supplied from renewable energy sources and minimizes the energy supplied from sources with big carbon footprint. ECO-Qube solution will be assessed in three different pilots from different climatic conditions to validate energy efficiency under different external variables.

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