隨著技術進步，數字時代的到來，需要處理和分發的數據量也在快速擴大。與此同時，數據正變得越來越復雜，一些現代化的軟件系統包含了數百萬行代碼。這些數據的維護需要用到大型數據中心，以及軟件開發者團隊。這意味著需要消耗大量能源，占用財務資源。

為了解決這種全行業面臨的問題，蘭卡斯特大學的數據科學專家開發了人工智能計算機軟件，能在無需人工輸入的情況下迅速完成自組裝，形成最高效的形式。這也有助于提升計算機系統的能效。

這一系統名為REx，基于機器學習算法。在接到一項任務時，系統會查詢龐大的軟件模塊庫（例如內存緩存、搜索和分類算法），進行選擇，并組裝成該系統認為的最理想形態。研究人員將這種算法稱作“微型變種”。

蘭卡斯特大學計算和通信學院講師巴里·波特（Barry Porter）表示：“實時系統學習了所有一切。利用這些微型變種去自動組裝系統，我們看到，REx自主開發了能完成任務的軟件設計。”

波特表示，這項技術可以用在多個層面。這可以減少，甚至完全不需要人工參與，而REx能自動完成所需的任務。這也將對數據處理中心的能效產生明顯影響。目前，能耗的優化相當于全球能耗的約3%。

波特表示：“隨著我們更頻繁地連接設備，進入物聯網時代，需要處理和分發的數據量正迅速增長。數據中心中的千百萬臺服務器也因此需要消耗大量能源。類似REx的自動化系統能找到各種場景下的最佳性能，提供新方式，大幅減少能源需求。”

實際上，類似REx的人工智能系統正在變革我們與數字世界打交道的方式。一些系統幫助醫生更方便地查詢龐大的研究數據庫，而另一些系統則幫助我們安全上網。在技術時代，技術本身已被證明是我們解決問題時的最佳盟友。