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Google est en train de mettre une artificielle.système d’intelligence en charge de son centre de données de refroidissement après que le système a prouvé qu’elle pouvait réduire la consommation d’énergie.
Maintenant, Google et son IA société DeepMind de prendre le projet au-delà; à la place de recommandations mises en œuvre par l’homme du personnel, l’IA direct au système de contrôle de refroidissement dans les centres de données qui exécutent des services, y compris de Recherche de Google, Gmail et YouTube.
“Le premier de son genre, basé sur un nuage système de contrôle est maintenant en sécurité, offrant des économies d’énergie dans plusieurs les centres de données de Google,” Google dit.
Centres de données utilisent une grande quantité de l’énergie et de la demande pour le cloud computing augmente même de petites modifications à des domaines tels que le refroidissement peut produire beaucoup de temps et des économies de coûts. La décision de Google d’utiliser ses propres DeepMind-créé le système est également une bonne prise pour son IA entreprise.
Toutes les cinq minutes, l’IA tire un instantané du centre de données de refroidissement système de milliers de capteurs. Ces données sont nourris en profondeur des réseaux de neurones, qui permettent de prédire la façon dont les choix peuvent affecter l’avenir de la consommation d’énergie.
VOIR: Nuage v. de données du centre de décision (ZDNet rapport spécial) | Télécharger le rapport au format PDF (TechRepublic)
Le système d’IA, puis identifie les améliorations qui pourraient réduire la consommation d’énergie, qui sont ensuite envoyés vers le centre de données, vérifié par le système de contrôle et de mise en œuvre.
Google a déclaré donner les AI plus de responsabilité sont venus à la demande de ses opérateurs de centres de données qui a dit que la mise en œuvre des recommandations de l’IA à un système de trop d’efforts et de supervision.
“Nous avons voulu réaliser des économies d’énergie avec moins de surcharge de l’opérateur. L’automatisation du système nous a permis de mettre en œuvre plus précise des actions à une plus grande fréquence, tout en faisant moins d’erreurs”, a déclaré Google centre de données de l’opérateur Dan Fuenffinger.
Google a mis en place les protections à assurez-vous que l’IA se comporte comme prévu. Par exemple, pour chaque potentiel d’action, l’IA est nécessaire de calculer sa confiance que c’est une bonne action. Actions avec peu de confiance sont éliminés de l’examen.
Actions potentielles calculées par l’IA sont vérifiés sur une liste interne de contraintes de sécurité locales et opérateurs de centres de données sont en mesure de prendre le contrôle si nécessaire.
VOIR: Comment mettre en œuvre l’AI et de l’apprentissage de la machine (ZDNet rapport spécial) | Télécharger le rapport au format PDF (TechRepublic)
Google a été l’aide de diverses formes de l’IA dans ses centres de données pour un certain nombre d’années. Il a commencé par étudier comment l’utilisation de l’IA pour faire de ces méga données d’installations plus économes en énergie à l’aide d’un système de réseaux de neurones formés sur différents scénarios. La profondeur des réseaux de neurones ont été formés sur des données historiques qui avaient déjà été recueillies par des milliers de capteurs dans le centre de données — données comme la température, la puissance et la vitesse de la pompe.
Les réseaux de neurones ont été formés à travailler sur la moyenne avenir Power Usage effectiveness (PUE), le ratio du total de l’énergie des bâtiments de l’utilisation de l’informatique dans l’utilisation de l’énergie, tandis que les deux autres réseaux de neurones ont été formés pour prédire l’avenir de la température et de la pression du centre de données au cours de la prochaine heure, pour s’assurer que des modifications n’ont pas pris le centre de données au-delà de ses limites de fonctionnement.
Google a trouvé la machine-systèmes d’apprentissage ont été en mesure de constamment à atteindre une réduction de 40% de la quantité d’énergie utilisée pour le refroidissement, l’équivalent d’une réduction de 15% dans l’ensemble des PUE.
L’autonome de contrôle de l’IA système a d’abord entraîné une 12 pour cent d’amélioration, qui, au cours des neuf premiers mois de fonctionnement ont augmenté d’environ 30 pour cent d’amélioration, avec de nouvelles améliorations attendues plus de temps que ses décisions sont améliorées par le fait d’avoir plus de données sur la formation. Google dit dans le long terme, il est possible d’appliquer la technologie dans d’autres contextes industriels.
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