Neuronska mreža Dipmajnd ( DeepMind) će poboljšati uslove u centrima za obradu podataka da bi smanjila potrošnju struje.
Kompanija je odlučila da koristi sistem veštačke inteligencije za hlađenje svojih centara za obradu podataka pošto je sistem uspeo da omogući smanjenje utroška električne energije. Kompanija „Gugl“ zajedno sa svojim ogrankom za veštačku inteligenciju „Dipmajnd“ dalje unapređuje projekat. Naime, umesto da iskoristi preporuke koje je dobila od zaposlenih, odlučila je da donošenje odluka prepusti veštačkoj inteligenciji koja će kontrolisati proces hlađenja centara za obradu podataka koji pokreću servise kao što je „Guglov“ pretraživač, elektronska pošta ( Gmail ) i Youtube . „Prvi upravljački sistem koji je zasnovan na oblaku uspešno štedi električnu energiju u nekoliko centara za obradu podataka kompanije „Gugl““, izjavili su zaposleni.
Centri za obradu podataka koriste ogromnu količinu energije, a pošto potražnja za računarstvom u oblaku raste iz dana u dan, čak i mala poboljšanja u oblastima kao što je hlađenje mogu da dovedu do značajnih ušteda vremena i, naravno, novca. Odluka kompanije da za taj zadatak iskoristi sopstveni sistem veštačke inteligencije je dodatna korist za njeno poslovanje na tom polju.
Svakih pet minuta, veštačka inteligencija snima stanje rashladnog sistema centra za obradu podataka pomoću nekoliko hiljada senzora. Podaci se ubacuju u duboke neuronske mreže koje predviđaju kako će različiti izbori uticati na buduću potrošnju električne energije. Posle toga, sistem veštačke inteligencije određuje poboljšanja koja mogu smanjiti potrošnju struje, koja se zatim šalju nazad u centar podataka, proverava ih lokalni kontrolni sistem i konačno dolazi do njihove primene. Kompanija je izjavila da su operatori centra podataka tražili da se više odgovornosti da veštačkoj inteligenciji jer je mnogo teže sprovesti preporuke koje ona daje.
„Hteli smo da postignemo uštedu energije uz manju dodatnu podršku operatora. Automatizacija sistema će nam omogućiti da primenimo mnogo elementarnije procedure mnogo većom brzinom uz mnogo manje grešaka“, rekao je jedan od operatora „Guglovog“ centra za obradu podataka.
Kompanija je preduzela mere bezbednosti da bi bila sigurna da će se veštačka inteligencija ponašati onako kako je planirano. Na primer, za svaki potencijalni postupak, od veštačke inteligencije se traži da izračuna koliko je sigurna da je postupak ispravan. U suprotnom, postupci se ne razmatraju.
Potencijalni postupci koje je izračunala veštačka inteligencija upoređuju se sa internom listom bezbednosnih ograničenja, a operatori lokalnog centra za obradu podataka mogu da preuzmu kontrolu ako je potrebno. Kompanija već godinama koristi razne oblike veštačke inteligencije u svojim centrima za obradu podataka. Počela je da istražuje kako da iskoristi veštačku inteligenciju da bi ta ogromna skladišta podataka učinila što je moguće energetski efikasnijim pomoću sistema neuronskih mreža koje su obučavane na različitim scenarijima. Duboke neuronske mreže su obučavane na podacima koje su prethodno prikupile hiljade senzora unutar centra podataka, a u vezi su sa temperaturom, snagom i brzinom rada pumpi.
Neuronske mreže su obučene da izračunaju prosečnu buduću efikasnost potrošnje, odnos između ukupne potrošnje energije i potrošnje u sektoru informacionih tehnologija, dok su druge dve neuronske mreže obučene da predvide temperaturu i pritisak u centru za obradu podataka u sledećih sat vremena i da obezbede da nijedno prilagođavanje ne dovede do toga da centar prevaziđe ograničenja u funkcionisanju.
Kompanija je ustanovila da sistemi mašinskog učenja mogu da postignu uštedu od 40% energije koja se koristi za hlađenje, odnosno 15% smanjenja u okviru celog centra. Autonomni kontrolni sistem veštačke inteligencije u početku je doveo do smanjenja od 12%, što je za devet meseci funkcionisanja dostiglo 30%. Naravno, očekuje se dalji napredak tokom vremena jer će se odluke koje sistem donosi značajno poboljšati pošto će biti sve više podataka na kojima se može obučavati. Kompanija je izjavila da dugoročno postoji mogućnost da se tehnologija primeni i u drugim industrijskim granama.