Alors que la technologie continue d’évoluer, de plus en plus d’entreprises tirent parti de l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer les offres existantes et générer de nouvelles solutions afin d’accélérer la création de valeur pour leurs clients.
L’essor de l’intelligence artificielle
Les leaders de l’industrie des grandes technologies investissent massivement dans la recherche et le développement en intelligence artificielle pour améliorer les moteurs de recherche, les assistants vocaux, les services cloud, etc. Ces entreprises développent également des solutions innovantes basées sur l’IA, telles que les voitures autonomes, les soins de santé personnalisés et les assistants virtuels intelligents. L’augmentation des investissements dans l’IA stimule le développement de nouvelles technologies et de nouveaux outils, qui sont plus accessibles et abordables pour les entreprises de toutes tailles, alimentant l’adoption de l’IA dans tous les secteurs. Comme l’intelligence artificielle s’intègre davantage à la vie quotidienne, l’augmentation de la puissance de traitement et de la bande passante augmente le besoin de solutions de refroidissement meilleures et plus efficaces pour assurer les performances et la fiabilité les plus élevées pour ces systèmes avancés. La gestion thermique de l’IA pose un défi en termes de quantité de refroidissement requise et de variété de défis spécifiques à chaque application.Dernières applications de l’intelligence artificielle
Plusieurs études et rapports prévoient une croissance significative de l’adoption de l’IA dans tous les secteurs. Selon Fortune Business Insights, la valeur du marché mondial de l’IA devrait atteindre près de 1,4 billions USD d’ici 2029, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 20,1% de 2022 à 2029. La mise en œuvre croissante de l’IA ouvre de nouvelles possibilités d’innovation et de croissance dans divers secteurs, tels que les transports, les soins de santé, l’éducation, le divertissement et bien d’autres. Voici quelques-unes des dernières applications d’IA :
Développer les applications de l’intelligence artificielle
eMobility et systèmes ADAS
Les systèmes de mobilité électrique et les voitures autonomes s’appuient sur l’IA pour fonctionner de manière sûre et efficace. L’une des principales utilisations de l’IA dans les systèmes de mobilité électrique est de gérer les ressources énergétiques, telles que les batteries et les infrastructures de recharge. Les systèmes de mobilité électrique utilisent l’IA pour optimiser les cycles de charge et de décharge afin de maximiser l’efficacité et la durée de vie des batteries des véhicules électriques (VE), d’étendre leur autonomie et de réduire le coût de possession. Les voitures autonomes utilisent l’IA dans les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) pour analyser les données des capteurs tels que les caméras, le lidar et le radar, et pour identifier et suivre des objets tels que d’autres véhicules, des piétons et des obstacles. Les voitures autonomes utilisent également l’IA pour optimiser les trajectoires de conduite, la vitesse et d’autres paramètres en fonction des conditions de circulation, de la géométrie de la route et des préférences de l’utilisateur. Cela permet aux véhicules de naviguer dans des scénarios complexes et de prendre des décisions basées sur des données en temps réel. L’intégration de l’IA dans l’industrie automobile a amélioré la sécurité et la durabilité des systèmes de transport. Les progrès continus de la technologie de l’IA permettent aux constructeurs automobiles de développer des voitures avancées de mobilité électrique et autonomes qui sont plus efficaces, sûres et largement adoptées.
Informatique en nuage
La combinaison de l’intelligence artificielle (IA) et du cloud computing a été un moteur majeur de la transformation numérique ces dernières années. Le cloud computing aide les organisations à accéder aux ressources informatiques et au stockage à la demande, réduisant ainsi le besoin de matériel et d’infrastructures coûteux. En intégrant l’IA dans le cloud, les organisations tirent parti des capacités de l’IA telles que l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour améliorer leurs opérations commerciales, automatiser les processus et améliorer la prise de décision. Par exemple, les entreprises utilisent des chatbots alimentés par l’IA pour interagir avec les clients en temps réel, analyser les données pour mieux comprendre le comportement et les préférences des clients et optimiser la gestion de la chaîne d’approvisionnement en prédisant la demande.
Les fournisseurs d’IA basés sur le cloud offrent divers services tels que l’apprentissage automatique, la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’images et le traitement du langage naturel, ce qui facilite l’intégration de l’IA dans leurs opérations. L’intelligence artificielle dans le cloud offre des solutions évolutives et rentables, permettant aux entreprises d’étendre leurs capacités d’IA sans investir dans du matériel supplémentaire. Ceci est particulièrement avantageux pour les petites et moyennes entreprises qui n’ont peut-être pas les ressources nécessaires pour investir dans l’infrastructure matérielle. La combinaison de l’IA et du cloud computing a le potentiel de révolutionner le fonctionnement des organisations, en les rendant plus efficientes, efficaces et innovantes. 
Médical
L’utilisation de l’IA dans les soins de santé transforme l’industrie médicale à l’échelle mondiale. Les soins de santé appliquent l’IA pour améliorer la précision et la vitesse de l’imagerie médicale, diagnostiquer les maladies, créer des plans de traitement, accélérer le processus de découverte de médicaments, surveiller les patients et fournir des commentaires en temps réel aux médecins. Par exemple, l’imagerie médicale utilise des algorithmes d’IA pour analyser des images médicales telles que les rayons X, la tomodensitométrie (TDM) et l’imagerie par résonance magnétique (IRM) afin de détecter des anomalies ou des signes de maladie qui peuvent être manqués par l’interprétation humaine. Cela aide les médecins à poser des diagnostics précis et opportuns, ce qui conduit à de meilleurs résultats pour les patients. L’intelligence artificielle améliore également la vitesse du processus de découverte de médicaments en analysant de grands ensembles de données et en prédisant l’efficacité de nouveaux candidats médicaments. Cela permet d’identifier les traitements potentiels plus rapidement et plus efficacement, conduisant à de nouveaux traitements pour différentes conditions médicales. L’utilisation de l’IA dans les soins de santé révolutionne la prestation des soins de santé, améliore les résultats pour les patients, réduit les coûts des soins de santé, accélère les processus et permet des soins plus personnalisés.
Gestion thermique en intelligence artificielle
Alors que les architectes système continuent d’intégrer l’intelligence artificielle dans diverses industries et applications, la demande de dispositifs informatiques plus petits, plus puissants et plus économes en énergie augmente. L’adoption continue de l’IA signifie développer des solutions logicielles, matérielles et de gestion thermique plus efficaces pour répondre à ces demandes. En termes de matériel, les processeurs spécialisés et autres composants sont optimisés pour les charges de travail d’intelligence artificielle. Par exemple, les unités de traitement graphique (GPU) ont été largement adoptées dans la communauté de l’IA en raison de leur capacité à effectuer efficacement les opérations matricielles qui sont fondamentales pour de nombreux algorithmes d’IA. Les concepteurs et les fabricants de puces développent également du matériel axé sur l’IA pour accélérer les charges de travail d’apprentissage en profondeur. Cependant, chaque nouveau développement matériel pour l’IA s’accompagne d’un coût de sortie thermique accru et cette demande thermique a rapidement dépassé les solutions thermiques traditionnelles. Ces puces exigent une puissance élevée pour prendre en charge la demande de traitement accrue requise pour les tâches d’IA. En conséquence, le matériel d’intelligence artificielle génère une chaleur perdue excessive qui peut dégrader les performances ou déclencher une défaillance du système, c’est pourquoi les concepteurs de systèmes d’IA s’appuient davantage sur les solutions de gestion thermique pour gérer la température du processeur d’IA.
Alors que l’IA devient de plus en plus complexe et gourmande en énergie, il est crucial de concevoir des solutions de refroidissement qui répondent à ces demandes tout en restant efficaces et fiables. Le refroidissement liquide est une solution prometteuse qui offre une capacité de refroidissement beaucoup plus élevée que le refroidissement par air, en particulier pour les systèmes d’IA mobiles qui nécessitent de petits facteurs de forme et une faible consommation d’énergie. Personnalisation de la gestion thermique pour des applications spécifiques d’intelligence artificielle
Une autre considération importante dans le refroidissement et la gestion thermique de l’intelligence artificielle est l’application spécifique de l’IA et ses exigences thermiques associées. Par exemple, les systèmes d’IA utilisés dans les voitures autonomes ont des exigences de refroidissement différentes de celles utilisées dans les centres de données ou les appareils médicaux. Il est donc essentiel de concevoir des solutions de refroidissement adaptées à l’application spécifique de l’IA et à son environnement d’utilisation.
Gestion thermique pour l’intelligence artificielle eMobility
Les solutions de gestion thermique pour l’intelligence artificielle dans les applications de mobilité électrique se concentrent principalement sur le refroidissement de l’électronique embarquée et des processeurs, en particulier pour les systèmes avancés d’aide à la conduite. Les systèmes qui collectent, organisent, traitent et mettent en œuvre les données des capteurs pour améliorer la sécurité des occupants des véhicules s’appuient sur un traitement rapide et fiable pour prendre des décisions rapides et sûres. Les solutions de refroidissement pour l’eMobility exigent la plus grande fiabilité dans un format léger et durable pour assurer la sécurité des passagers avec un impact minimal sur l’autonomie et l’efficacité du véhicule.
Refroidissement des applications médicales et d’entreprise d’apprentissage profond et d’intelligence artificielle
Les solutions d’IA dans les environnements hyperscale ou de centre de données pour les applications grand public ou médicales passent actuellement de solutions refroidies par air à un refroidissement liquide haute performance, avec des unités de distribution de liquide de refroidissement (CDU) au cœur de ces systèmes de gestion thermique de nouvelle génération.
