Resumen
By the end of this course, you will be able to explain how data centers power AI‑driven decarbonization across the global economy and why sustainable digital infrastructure is foundational to achieving net‑zero goals. You will learn how AI, enabled by cloud and edge data centers, supports clean energy grids, optimizes buildings and manufacturing operations, and accelerates electrified, efficient transportation systems.
Through five beginner‑friendly modules, the course explores real‑world examples of how predictive analytics, digital twins, automation, and smart energy management reduce emissions while improving resilience, efficiency, and reliability. You will gain a cross‑sector understanding of how AI relies on data centers to manage renewable energy, balance supply and demand, optimize EV charging and mobility, and modernize industrial and building operations, without requiring advanced technical knowledge.
This course is designed for learners who want to understand how AI‑enabled data centers and digital infrastructure support decarbonization across major sectors of the economy. It is most relevant for data center, IT, and digital infrastructure professionals; energy and power‑sector practitioners; and sustainability or technology leaders working at the intersection of AI, electrification, and infrastructure.
The course is also valuable for consultants, policy professionals, and students seeking a systems‑level view of how AI operates at scale - inside data centers, at the edge, and across connected industries - to enable real‑world emissions reduction.
Programa
- Centros de Datos Impulsados por IA: Revolucionando Estrategias de Descarbonización
Los centros de datos que antes operaban en segundo plano son bien conocidos por casi todos gracias al reciente auge de la Inteligencia Artificial. Ha habido una ola de nuevo escrutinio del uso de energía de los centros de datos y las emisiones de carbono. Sin embargo, las previsiones que muestran la futura sostenibilidad del sector y la participación activa en la reducción de la huella de carbono de la economía presentan perspectivas optimistas. La reducción de la huella de carbono en cada sector de la economía requiere centros de datos. La electrificación y digitalización habilitadas por los centros de datos impulsarán la descarbonización, que mejorará la calidad de vida y potenciará el desarrollo tecnológico. Al depender de fuentes de energía renovable, tecnologías innovadoras de energía y refrigeración, los centros de datos continuarán reduciendo sus propias emisiones mientras mitigan las principales emisiones de otros sectores y aprovechan la Inteligencia Artificial.
- Descarbonización del Sector Energético: El Papel Crítico de la IA y los Centros de Datos
La descarbonización de la generación y distribución de energía es un objetivo importante porque las emisiones considerables de este sector están extendidas por toda la economía. El sector energético requiere electrificación con más renovables en la mezcla energética. Igualmente importante es una amplia digitalización que ayudará a gestionar la transformación. Este proceso generará grandes cantidades de datos, lo cual es imposible sin incluir centros de datos en la infraestructura. Al albergar la Inteligencia Artificial, los centros de datos permitirán una gestión inteligente de la oferta y la demanda para mitigar la huella de carbono. La generación y distribución de energía serán significativamente más resilientes y seguras gracias al despliegue más amplio de centros de datos.
- Construyendo un Futuro más Verde: Cómo los Centros de Datos Impulsan la Descarbonización Guiada por IA en la Construcción
La reducción de la contaminación de los edificios comerciales y residenciales se basa en la electrificación y digitalización consecutiva. Ambas acciones muestran un tremendo potencial para ofrecer la esperada descarbonización a través de un aumento en la participación de renovables en el suministro energético, la gestión inteligente de HVAC que respeta la ocupación del edificio y el control de cargas eléctricas emergentes como estaciones de carga de vehículos eléctricos ubicadas en edificios. Las herramientas predictivas que impulsan esa transformación se alojan en centros de datos. La IA se utilizará para combatir las emisiones de los edificios por las operaciones y mitigar el carbono incorporado, pero los grandes datos generados en el proceso requieren infraestructura de TI. Las ganancias de eficiencia sectorial logradas gracias a herramientas inteligentes son imposibles sin los centros de datos que proporcionan potencia computacional y transferencias de baja latencia.
- Descarbonización de la Manufactura y Producción: El Impacto de la IA en la Eficiencia de los Centros de Datos
Es probable que las contribuciones sustanciales a las emisiones globales provenientes de la manufactura disminuyan gracias a las mejoras en la eficiencia operativa. La digitalización del sector productivo liderará una transformación hacia procesos optimizados y tendrá el potencial de cambiar el paradigma existente impulsando la convergencia TI/OT. En un futuro previsible, la Inteligencia Artificial que depende del acceso ininterrumpido a los centros de datos impulsará la descarbonización de la manufactura. Los algoritmos inteligentes empleados en la automatización y las herramientas predictivas disminuirán el tiempo de inactividad de los activos y generarán grandes cantidades de datos, que deben ser transferidos, procesados y almacenados de manera segura. Los centros de datos son un elemento inevitable en la reducción de la huella de carbono en la manufactura.
- Aprovechando los Centros de Datos: Impulsando la Descarbonización en el Transporte a través de IA y Electrificación
La huella de carbono global está compuesta en gran parte por las emisiones del transporte. La electrificación y digitalización del sector reducirán fuertemente la contaminación y aumentarán la sostenibilidad, gracias a los combustibles verdes y la optimización de operaciones. Sin embargo, la gestión inteligente de las estaciones de carga de vehículos eléctricos o la supervisión automatizada de flotas con algoritmos predictivos que impulsan la descarbonización generarán grandes cantidades de datos. Los centros de datos son un elemento esencial de la evolución del transporte, permitiendo la participación de algoritmos de IA en la transformación sectorial. Las herramientas inteligentes aumentan sustancialmente el tráfico de datos y requieren redes seguras de baja latencia y plataformas completamente accesibles para operar. La optimización y una gran parte de la descarbonización en el sector del transporte son imposibles sin el despliegue más amplio de centros de datos.
Impartido por
Taught by Schneider Electric Experts
Materias
Programming
