幾年前,谷歌通過旗下的DeepMind,開始研究如何利用機器學(xué)習(xí)更好地冷卻其數(shù)據(jù)中心。不過當(dāng)時系統(tǒng)只是提出建議,而人工操作員則決定是否實施這些建議?,F(xiàn)在這些操作員的空閑時間會變得更多,因為研究小組認為這些模型已經(jīng)足夠好,可以讓人工智能供電系統(tǒng)完全控制環(huán)境冷卻。當(dāng)然,操作人員仍然可以進行干預(yù),但只要人工智能不會燒毀這個地方,系統(tǒng)就會自動運行。
新的冷卻系統(tǒng)現(xiàn)在已經(jīng)在一些谷歌的數(shù)據(jù)中心就位。每隔5分鐘,系統(tǒng)就會輪詢數(shù)據(jù)中心內(nèi)的數(shù)千個傳感器,并根據(jù)這些信息作出最佳操作。當(dāng)然,這里有各種各樣的制衡機制,因此谷歌的一個數(shù)據(jù)中心因為這種機制而陷入癱瘓的可能性很小。
和大多數(shù)機器學(xué)習(xí)模型一樣,這個模型在收集了更多數(shù)據(jù)后會變得更好。與數(shù)據(jù)中心的歷史能源使用量相比,它現(xiàn)在平均能夠節(jié)省30%的能源。
值得注意的是,谷歌顯然是在試圖節(jié)省開支,但在很多方面,該公司也把這看作是一種推廣自己機器學(xué)習(xí)服務(wù)的方式。畢竟,能夠在數(shù)據(jù)中心起作用的東西也應(yīng)該在大型辦公樓里起作用。DeepMind在今天的聲明中寫道:“從長遠來看,我們認為有可能將這項技術(shù)應(yīng)用到其他工業(yè)領(lǐng)域,在更大規(guī)模的范圍內(nèi)幫助應(yīng)對氣候變化。”