A marzo, 3M ha tenuto una presentazione sui dati, ricordandoci che non ci sarebbe stato nulla di simile a un rallentamento dei dati, e poi posto la domanda, ok, quindi come possiamo ingoiarlo e allo stesso tempo immaginare un futuro sostenibile? Il collegamento:i data center e le sfide che pongono per rimanere operativi e più rispettosi dell'ambiente.

La presentazione ha fornito un pensiero avvincente. "Negli ultimi due anni sono stati creati più dati che mai nella storia umana".

Non stiamo parlando solo di simpatici gatti seduti in scatole o rapper con modelli, quindi parcheggia. Si tratta di dati in chirurgia, variazioni giornaliere del numero che interessano i raccolti degli agricoltori, supporto al traffico, avvisi di crisi di ogni tipo. I data center sono fondamentali per la nostra capacità di comunicare.

I data center statunitensi negli Stati Uniti consumano livelli di energia sbalorditivi per chi non lo sapesse.

"Memorizzazione, in movimento, in lavorazione, e l'analisi dei dati richiede energia. Un sacco. I processori nei più grandi data center ronzano con tutta l'energia che può essere fornita da una grande centrale elettrica, 1, 000 megawatt o più. E può essere necessaria di nuovo la stessa quantità di energia per evitare il surriscaldamento dei server e degli edifici circostanti, " come YaleAmbiente360 mettilo.

La presentazione di 3M ha osservato che il 38% del fabbisogno di elettricità dei data center è solo per raffreddare l'elettronica.

Oltre a DeepMind, hanno lavorato per una soluzione di raffreddamento. Il blog DeepMind ha dichiarato, "In DeepMind e Google, crediamo che se possiamo usare l'IA come strumento per scoprire nuove conoscenze, soluzioni saranno più facili da raggiungere." Con quella missione, hanno esaminato come l'intelligenza artificiale potrebbe intervenire per gestire il raffreddamento del data center.

Hanno fatto imparare all'intelligenza artificiale come regolare un sistema di raffreddamento per ridurre il consumo energetico. Di conseguenza, il consumo energetico dei data center è diminuito.

Dietro il successo del loro sistema c'era il feedback degli operatori dei data center, chi aveva qualcosa in cima alla loro lista dei desideri:il troppo sforzo dell'operatore e la supervisione necessaria per il raffreddamento del data center gli avevano chiesto se si potesse fare qualcosa senza tanta implementazione manuale e comunque ottenere risparmi energetici?

La notizia è che Google sta affidando a un algoritmo autodidatta una parte della sua infrastruttura.

Amanda Gasparik, Ingegnere del centro dati di Google, Chris Gamble e Jim Gao, gli ultimi due di DeepMind, ha scritto dello sforzo nel blog DeepMind:raffreddamento autonomo del data center. In realtà, lo sforzo ha avuto inizio un po' di tempo fa.

Revisione della tecnologia del MIT fornito un po' di storia:"Negli ultimi due anni, Google ha testato un algoritmo che apprende come regolare al meglio i sistemi di raffreddamento:ventole, ventilazione, e altre apparecchiature, al fine di ridurre il consumo energetico. Questo sistema in precedenza forniva raccomandazioni ai gestori dei data center, chi deciderebbe se attuarli o meno, portando a un risparmio energetico di circa il 40% in questi sistemi di raffreddamento."

Quelle erano raccomandazioni "applicate dall'uomo".

La notizia è che un sistema che funziona nel 2016 è di un altro livello. Allora, gli obiettivi erano fondamentali, mirando a (1) risparmi energetici e (2) un taglio delle emissioni di CO2.

Ora arriva la svolta del 2018:hanno annunciato che "il nostro sistema di intelligenza artificiale controlla direttamente il raffreddamento del data center".

Ora in "più" data center di Google. il sistema è in vigore da pochi mesi, ma il blog ha affermato che il sistema stava già offrendo un risparmio energetico di circa il 30 percento e sono previsti ulteriori miglioramenti.

Perché si aspettano ulteriori miglioramenti? Ricordare, questa è IA. "Questo perché questi sistemi migliorano nel tempo con più dati, " L'intelligenza artificiale può percorrere la passeggiata. "Le regole non migliorano nel tempo, ma l'intelligenza artificiale sì, "dichiarò Dan Fuenffinger, uno degli operatori di data center di Google, nel blog.

Cosa voleva dire con ciò? "Il sistema di controllo AI sta trovando modi ancora più nuovi per gestire il raffreddamento che hanno sorpreso anche gli operatori dei data center". Fuefinger ha notato di aver visto l'IA "imparare a sfruttare le condizioni invernali e a produrre acqua più fredda del normale, che riduce l'energia necessaria per il raffreddamento all'interno del data center."

Will Knight ha riferito di una squadra ottimista. "DeepMind ha fornito al suo nuovo algoritmo le informazioni raccolte dai data center di Google e gli ha permesso di determinare quali configurazioni di raffreddamento ridurrebbero il consumo di energia. Il progetto potrebbe generare milioni di dollari in risparmi energetici e potrebbe aiutare l'azienda a ridurre le sue emissioni di carbonio, dice Joe Kava, vicepresidente dei data center di Google." Tuttavia, alcuni potrebbero ritenere che questa sia una grande scommessa nel piazzare un data center, con tutte le sue aspettative mission-critical, nelle mani di un algoritmo.

Nessun elemento umano? Sì, c'è un giocatore umano. Gli autori del blog hanno affermato che i loro operatori di data center "hanno sempre il controllo e possono scegliere di uscire dalla modalità di controllo AI in qualsiasi momento. In questi scenari, il sistema di controllo si trasferirà senza soluzione di continuità dal controllo AI alle regole e all'euristica in loco che definiscono oggi il settore dell'automazione." In poche parole, l'override umano è sempre disponibile e progettato per sostituire qualsiasi azione dell'IA.

Come funziona il loro sistema?

"Ogni cinque minuti, la nostra intelligenza artificiale basata su cloud estrae un'istantanea del sistema di raffreddamento del data center da migliaia di sensori e la inserisce nelle nostre reti neurali profonde, che prevedono come diverse combinazioni di potenziali azioni influenzeranno il consumo energetico futuro. Il sistema di intelligenza artificiale identifica quindi quali azioni ridurranno al minimo il consumo di energia soddisfacendo al contempo una solida serie di vincoli di sicurezza. Tali azioni vengono rimandate al data center, dove le azioni sono verificate dal sistema di controllo locale e poi attuate."

Il loro design coinvolge agenti di intelligenza artificiale e un'infrastruttura di controllo per la sicurezza e l'affidabilità,

Hanno detto che usano otto meccanismi per garantire che il sistema si comporti correttamente.

Uno di questi è che l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per stimare l'incertezza. Per ogni potenziale azione il loro agente di intelligenza artificiale calcola la sua fiducia che questa sia una buona azione. Le azioni con scarsa confidenza vengono eliminate dalla considerazione. Poi c'è la verifica a due livelli, dove un sistema di controllo locale verifica le istruzioni rispetto al proprio insieme di vincoli.

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