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。現(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。”
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