谷歌的DeepMind AI可以削減數據中心的電力使用40%成本.遠程控制軟件,遠程監控

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谷歌的DeepMind AI可以削減數據中心的電力使用40%成本.遠程控制軟件,遠程監控

谷歌現在計劃直接DeepMind的機器學習算法在其他數據中心面臨的挑戰
谷歌利用其網絡優勢智能DeepMind發現大大減少數據中心的能源利用方式，使全球互聯網40%。
“這也將幫助其他公司誰在谷歌的云上運行，以提高自己的能源效率，”谷歌在博客中說的成就。雖然谷歌只是世界上許多數據中心運營商之一，但許多人并沒有我們所提供的可再生能源。”
谷歌已經設定了一個目標，最終使用100%個可再生能源來為數據中心供電。今天，該公司聲稱，可再生能源是用于其電力需求的35%。
該公司還與合作伙伴，或直接投資15億美元，在22個公用事業規模的風能或太陽能項目在世界各地，使其成為最大的可再生能源的企業采購。
“當加起來，這些項目代表了總容量超過2.5GW，這比我們使用更多的電力，”谷歌表示，其數據中心的網站。”要把這種情況下，這種電力是相當于500000左右的家庭消耗。”
DeepMind公司，總部位于倫敦的人工智能公司，谷歌收購2014，是一個神經網絡的啟發人的中樞神經系統，能主動學習，一個環境來解決復雜的任務。
谷歌龐大的數據中心基礎設施支持如谷歌搜索互聯網服務，Gmail和YouTube，但其服務器產生大量的熱，“必須保持服務器運行。”
“這冷卻通常是通過大型工業設備如泵完成，冷水機組和冷卻塔，”谷歌說。”兩年前，我們開始應用機器學習來更有效地操作我們的數據中心。在過去的幾個月，DeepMind研究人員開始與谷歌的數據中心團隊，顯著提高了系統的實用性工作。”
DeepMind用歷史數據，如溫度、功率和泵的速度，已經收集了成千上萬的傳感器在其數據中心用于訓練的人工智能神經網絡在未來的平均PUE（電力使用效率），”即總建筑能源使用的能源使用比。”
然后，使用額外的神經網絡來預測未來的溫度和壓力的數據中心，以建議行動。
“我們的機器學習系統能夠達到在用于冷卻的能源量降低40%，這相當于電損失和其他非冷卻效率核算后整體PUE降低15%。它也產生最低的PUE的網站看到過，”谷歌說。
谷歌現在計劃直接DeepMind的機器在其他數據中心挑戰的學習算法，如提高電站的轉換效率（從輸入相同的單位獲得更多的能量）；降低半導體制造能源和水的使用量；并幫助制造設施增加吞吐量。
該公司計劃共享的結果，使其他數據中心和工業系統運營商可以受益于它所學到的東西。