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Google sta mettendo un artificiale.sistema di intelligenza in carica del proprio data center di raffreddamento dopo che il sistema ha dimostrato potrebbe ridurre l’uso di energia.
Ora Google e l’IA società DeepMind stanno prendendo ulteriormente il progetto, invece di raccomandazioni in corso di attuazione da umano, il sistema di AI è direttamente il controllo del raffreddamento dei data center che offre servizi tra cui Google Search, Gmail e YouTube.
“Questo primo nel suo genere, basato su cloud, il sistema di controllo è ora al sicuro la consegna di risparmio energetico in più centri dati di Google,” Google ha detto.
Centri dati consumano grandi quantità di energia e la domanda per il cloud computing aumenta anche piccole modifiche ad aree come di raffreddamento in grado di produrre significativi risparmi di tempo e costi. La decisione di Google per l’utilizzo del proprio DeepMind-creato il sistema è anche un buon plug per l’IA di business.
Ogni cinque minuti, l’IA tira un’istantanea del data center, il sistema di raffreddamento da migliaia di sensori. Questi dati vengono nutriti in profondità le reti neurali, che prevedono come le diverse scelte influenzeranno il futuro consumo di energia.
VEDERE: Cloud v. data center decisione (ZDNet relazione speciale) | Scaricare il report in formato PDF (TechRepublic)
Il sistema di AI identifica modifiche che potrebbero ridurre il consumo di energia, che vengono poi inviati al centro dati, controllato dal sistema di controllo locale e di attuazione.
Google ha detto di dare AI più responsabilità venuto a richiesta del proprio data center, operatori che ha detto che l’attuazione delle raccomandazioni contenute nel sistema di IA richiesto troppo impegno e la supervisione.
“Abbiamo voluto realizzare un risparmio di energia con meno di operatore di overhead. Automatizzare il sistema ci ha permesso di implementare in modo più granulare, azioni a maggiore frequenza, pur facendo meno errori”, ha detto Google data center operatore Dan Fuenffinger.
Google ha messo di sicurezza per assicurarsi che l’IA si comporta come previsto. Per esempio, per ogni potenziale d’azione, l’IA è necessario per calcolare il livello di probabilità che questa è una buona azione. Azioni con bassa fiducia in se stessi sono considerate.
Potenziali azioni calcolato dall’IA sono verificati con una lista interna di sicurezza dei vincoli locali e gli operatori dei data center sono in grado di prendere il controllo se hanno bisogno di.
VEDI: Come implementare l’IA e il machine learning (ZDNet relazione speciale) | Scaricare il report in formato PDF (TechRepublic)
Google utilizza varie forme di AI nei suoi centri di elaborazione dati di un certo numero di anni. E ‘ iniziato da esplorare come usare gli AI a fare queste mega strutture dati più energia efficiente l’utilizzo di un sistema di reti neurali addestrate su diversi scenari. La profonda reti neurali sono stati addestrati su dati storici che erano già state raccolte da migliaia di sensori all’interno del data center-dati come la temperatura, potenza e pompa velocità.
Le reti neurali sono stati addestrati a lavorare la media future Power Usage Effectiveness (PUE), il rapporto tra il totale dell’edificio utilizzo di energia per il consumo energetico, mentre altre due reti neurali sono stati addestrati per predire il futuro, la temperatura e la pressione del centro dati di oltre un’ora, per garantire che le eventuali modifiche non prendere il data center di là dei suoi limiti operativi.
Google ha trovato la macchina-sistemi di apprendimento sono stati in grado di adeguarsi costantemente un 40 per cento di riduzione della quantità di energia utilizzata per il raffreddamento, l’equivalente di un 15 per cento di riduzione complessiva del PUE.
Autonoma AI sistema di controllo inizialmente portato a un 12 per cento di miglioramento, che in nove mesi di attività sono aumentati di circa il 30 per cento di miglioramento, con ulteriori miglioramenti attesi nel corso del tempo, come le sue decisioni sono migliorate da avere più dati di training. Google ha detto a lungo termine, esiste la possibilità di applicare la tecnologia in altri ambienti industriali.
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