Martin Lang, Direktor poslovne jedinice Smart Infrastructure Buildings, Siemens Austrija: 'Odsad će Hrvatski Telekom koristiti AI rješenje s mogućnošću strojnog učenja koje dinamički upravlja procesom hlađenja u podatkovnom centru. Očekuju se uštede u šestoznamenkastom iznosu u eurima u potrošnji električne energije, koje će kompanija ostvariti zahvaljujući WSCO rješenju, te izbjegavanje potencijalnih kvarova uzrokovanih previsokom temperaturom.'

Ivan Visković, direktor Sektora za jezgrenu mrežu i usluge, Hrvatski Telekom:

'Zahvaljujući WSCO rješenju i dinamičkom AI hlađenju, postigli smo znatno učinkovitije hlađenje informatičke i mrežne opreme u našem najvećem podatkovnom centru. Implementacija je rezultirala boljom regulacijom temperature u sistem salama, uklanjanjem tzv. toplih džepova, smanjenjem radnih sati rashladnih jedinica, te u konačnici smanjenjem troškova održavanja.'

White Space Cooling Optimization (WSCO) sastoji se od tehničke i procesne komponente. Termistori mjere promjene temperature na serverskim, odnosno mrežnim ormarima na principu električnog otpora. Tehnička komponenta obuhvaća bežične senzorske i upravljačke module, AI engine, te korisničko sučelje. S procesne strane koristi se optimizacijska petlja koja osigurava kontinuirano unapređenje. Proces započinje analizom koja se bazira na podacima sa senzora koji prikupljaju podatke o trenutnom stanju.

WSCO zatim koristi umjetnu inteligenciju za automatsku regulaciju protoka zraka ventilatora i identifikaciju problema. Procesi hlađenja dinamički se prilagođavaju u skladu s dobivenim podacima. Kontinuirani rad sustava i primjena strojnog učenja omogućuju uklanjanje do 99% tzv. toplih džepova koje se mogu pojaviti u podatkovnom centru. Osim stalnog unapređenja, ovo rješenje također doprinosi kvalitetnijem preventivnom održavanju identifikacijom neispravnih komponenti.

Hrvatski Telekom vodeći je pružatelj telekomunikacijskih usluga u Hrvatskoj, koji nudi fiksnu i mobilnu telefoniju, veleprodajne usluge, internet i podatkovne servise.