Estados Unidos.
Google ha anunciado que ha aplicado sus algoritmos de aprendizaje automático DeepMind a sus propios centros de datos para reducir hasta en un 40% la cantidad de energía utilizada para la refrigeración.
Una de las principales fuentes de consumo de energía en el entorno del centro de datos se está enfriando. Sin embargo, Google dijo que los entornos dinámicos como los centros de datos hacen que sea difícil operar de manera óptima por varias razones:
1. El equipo, la forma en que se opera, y el medio ambiente interactúan entre sí de manera compleja, no lineal. la ingeniería basada en la fórmula tradicional y la intuición humana a menudo no captan estas interacciones.
2. El sistema no puede adaptarse rápidamente a los cambios internos o externos (como el clima). Esto se debe a que no podemos llegar a reglas para cada escenario de operación.
3. Cada centro de datos tiene una arquitectura y medio ambiente único. Un modelo con una configuración personalizada para un sistema puede no ser aplicable a otro. Por lo tanto, se necesita un marco general inteligente para comprender las interacciones del centro de datos.
Para hacer frente a este problema, Google comenzó a aplicar el aprendizaje de las máquinas hace dos años para operar sus centros de datos más eficiente. Y en los últimos meses, los investigadores de DeepMind comenzaron a trabajar con el equipo del centro de datos de Google para mejorar la utilidad del sistema.
Usando un sistema de redes neuronales entrenadas en diferentes escenarios operativos y parámetros dentro de sus centros de datos, el equipo creó un marco más eficiente y adaptable para entender la dinámica del centro de datos y optimizar la eficiencia.
Esto se logró mediante la adopción de los datos históricos que ya habían sido recogidos por los sensores de datos - tales como la temperatura, potencia, velocidad de la bomba, consignas, etc. - y utilizarlo para entrenar las redes neuronales.
Google dijo que el sistema de máquina de aprendizaje fue capaz de lograr de manera consistente una reducción del 40% en la cantidad de energía utilizada para la refrigeración.
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