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IL PROGETTO

L’AI raffredda i data center di Google, più efficienza e meno costi

Il sistema completamente automatizzato raccoglie e processa i dati di milioni di sensori per “decidere” quali azioni mettere in campo. Prestazioni cresciute dal 12% al 30%

21 Ago 2018

F. Me

Intelligenza artificiale per raffreddare i data center. Google, insieme alla sussidiaria DeepMind, ha sviluppato  un algoritmo totalmente computerizzato e autodidatta per gestire il procedimento.

“Volevamo ottenere risparmi energetici con meno costi di gestione – spiega in una nota Google -L’automazione ci ha permesso di implementare azioni mirate, facendo meno errori“.

Ogni cinque minuti l’AI, ospitata sul cloud di Google, raccoglie i dati provenienti da migliaia di sensori all’interno del datacenter. Con queste informazioni si realizza una rete neurale che analizza il consumo energetico e vincoli di sicurezza prima di “decidere” le azioni da mettere in campo.

Sempre in quei 5 minuti il sistema valuta miliardi di potenziali azioni, prevedendo quali porteranno i risultati più efficaci. Sono invece scartate tutte le azioni pericolose o inefficaci.

Inoltre l’AI è stata programmata per dare priorità ad azioni sicure e affidabili piuttosto che a quelle che fanno solo risparmiare sui costi.

Secondo Google il sistema ha dato buoni risultati.  In nove mesi le prestazioni del datacenter sono cresciute dal 12% al 30%, in parte grazie all’apprendimento di soluzioni per gestire il raffreddamento in modo più efficiente.

Per Google, il sistema potrebbe generare milioni di dollari di risparmio energetico e potrebbe aiutare a ridurre le emissioni di carbonio.

“Siamo entusiasti del fatto che il nostro sistema di controllo diretto basato sull’AI stia operando in modo sicuro e affidabile, garantendo al tempo stesso risparmi energetici si legge nel blog di Google -I datacenter sono solo l’inizio. A lungo termine, pensiamo che ci sia il potenziale per applicare questa tecnologia in altri contesti industriali e contribuire ad affrontare il cambiamento climatico su una scala ancora più grande”.

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