HazardNet est un framework de prédiction des risques thermiques pour les datacenters. Il s'appuie sur une méthodologie de définition des anomalies thermiques et propose un pipeline complet de modèles de deep learning pour la détection et la prévision des anomalies. Les données sont collectées via une infrastructure de surveillance de datacenter sophistiquée et analysées pour prédire les risques thermiques potentiels dans les datacenters, évitant ainsi d'éventuels dommages aux équipements et interruptions de service.