志天實業股份有限公司

台灣企業與政府機關對於電力能源需求越來越迫切，設備散熱需要的空調製冷對電力能源需求也相對增加，在客戶端資料中心建置與管理過程中，對於電力與能源的使用有很大改善空間，主要是不確定設備要多冷只能提供最冷的環境，因此我們在六年前研究開發智能空調控制系統解決空調溫度設置過低問題，但仍無法有效率地去控制空調溫度達到節能效果，過程中也嘗試發展人工智能調控的解決方案，當時沒有很好可以解決Edge AI的開源套件與運算資源成本太高，在Nvidia推出Jetson Nano的低價開發套件與開源TensorFlow’s Keras API裡面的深度學習的套件看到了Edge AI節能解決方案商機。

💡計畫目標與創新重點

執行目標鑒於多數台灣中小企業及政府機關資訊機房建置之空調系統，因產品設計限制無法依據外氣與設備冷卻需求自動調控空間冷卻量，致使約9成以上小機房空調溫度設定低於20 °C以下，而導致耗費大量的電力資源，另外大多企業或政府機關其伺服器運算耗能主要集中在上班日，下班與假日其運算資源用量較小相對設備熱能產生也會減少，因此藉由AI深度學習運算協助中小企業與政府機關資訊機房空調溫度自動調整至目標設備需求溫度，有效達成減碳與節能成果，創新重點如何善用AI工具通過演算法來分析數據，協助企業與機關從小細節完成大節能，其創新重點如何善用AI機器學習來輔助與提升資訊產業技術服務創新。