DeepMind puede ser un maestro en uno de los juegos más complejos de la Tierra, pero ¿puede manejar las preocupaciones energéticas diarias de un centro de datos de Google? Sí, como resulta, y con una venganza.
Las necesidades de energía de un centro de datos dependen de muchos factores, desde la demanda hasta el clima, y ajustar o predecir estas variables para lograr la máxima eficiencia energética puede ser realmente difícil. Google ha estado aplicando el aprendizaje automático al problema, construyendo un modelo neuronal con el que su IA puede tener en cuenta todos estos factores, por así decirlo.
Los investigadores finalmente deje que DeepMind se suelte en un centro de datos en vivo – y los resultados se validaron inmediatamente. El uso total de energía para refrigeración se redujo en un 40 por ciento y se mantuvo así.
Google ya está bastante preocupado por el uso de energía, ya que ha dado muchos pasos para usar energía renovable y mantener la eficiencia. Entonces, para empezar, no es como si nadie estuviera prestando atención. La racionalización que hizo DeepMind también podría generalizarse a otros sistemas e implementarse en otros centros de datos, de lo que la compañía seguramente se jactará cuando se produzca.
El equipo de DeepMind planea publicar una descripción más completa de su trabajo en un documento real; agregaremos un enlace cuando lo veamos.
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