Em março, 3M fez uma apresentação sobre dados, nos lembrando de que não haveria nada como uma desaceleração dos dados, e então fez a pergunta, OK, então, como podemos engolir isso e, ao mesmo tempo, imaginar um futuro sustentável? O link:data centers e os desafios que eles representam para se manterem ativos e funcionando de forma mais ecológica.

A apresentação trouxe um pensamento fascinante. "Mais dados foram criados nos últimos dois anos do que nunca na história humana."

Não estamos falando apenas de gatos fofos sentados em caixas ou rappers com modelos, então estacione. Estamos falando de dados em cirurgia, mudanças no número diário que afetam as safras do fazendeiro, suporte de tráfego, avisos de crise de todos os tipos. Os data centers são cruciais para nossa capacidade de comunicação.

Os data centers americanos consomem níveis de energia surpreendentes para os não iniciados.

"Armazenando, em movimento, em processamento, e a análise de dados requer energia. Muitos disso. Os processadores nos maiores data centers zumbem com tanta energia quanto pode ser entregue por uma grande estação de energia, 1, 000 megawatts ou mais. E pode ser necessária a mesma quantidade de energia novamente para evitar o superaquecimento dos servidores e dos prédios ao redor, " Como YaleEnvironment360 colocá-lo.

A apresentação da 3M observou que 38 por cento da necessidade de eletricidade dos data centers é apenas para resfriar os componentes eletrônicos.

Na DeepMind, eles estão trabalhando em uma solução de resfriamento. O blog DeepMind declarou, "Na DeepMind e no Google, acreditamos que se pudermos usar IA como uma ferramenta para descobrir novos conhecimentos, as soluções serão mais fáceis de alcançar. "Com essa missão, eles estão analisando como a IA pode intervir para gerenciar o resfriamento do data center.

Eles fizeram com que a IA aprendesse como ajustar um sistema de resfriamento para reduzir o consumo de energia. Como resultado, o consumo de energia dos data centers diminuiu.

Por trás do sucesso de seu sistema estava o feedback dos operadores de data center, que tinha algo no topo de sua lista de desejos:muito esforço do operador e supervisão necessária para o resfriamento do data center os fez perguntar se algo poderia ser feito sem tanta implementação manual e ainda conseguir economia de energia?

A novidade é que o Google está colocando um algoritmo autodidata no comando de parte de sua infraestrutura.

Amanda Gasparik, Engenheiro de data center do Google, Chris Gamble e Jim Gao, os dois últimos da DeepMind, escreveu sobre o esforço no blog DeepMind - resfriamento autônomo do data center. Na realidade, o esforço teve início há um tempo.

MIT Technology Review forneceu um pouco de história:"Nos últimos dois anos, O Google tem testado um algoritmo que aprende a melhor forma de ajustar os sistemas de refrigeração - ventiladores, ventilação, e outros equipamentos - para reduzir o consumo de energia. Este sistema fazia recomendações aos gerentes de data center, quem iria decidir se vai ou não implementá-los, levando a uma economia de energia de cerca de 40% nesses sistemas de refrigeração. "

Essas foram recomendações "implementadas por humanos".

A novidade é que um sistema que funcionou em 2016 está em outro patamar. Naquela época, os objetivos eram fundamentais, projetando para (1) economia de energia e (2) um corte nas emissões de CO2.

Agora vem a reviravolta de 2018:eles anunciaram que "nosso sistema de IA está controlando diretamente o resfriamento do data center".

Agora em "vários" data centers do Google. o sistema está em vigor há apenas alguns meses, mas o blog alegou sinais de que o sistema já estava proporcionando economia de energia de cerca de 30 por cento - e mais melhorias são esperadas.

Por que eles esperam mais melhorias? Lembrar, isso é AI. "Isso porque esses sistemas ficam melhores com o tempo com mais dados, "A IA pode seguir o mesmo caminho." As regras não ficam melhores com o tempo, mas AI faz, "declarou Dan Fuenffinger, um dos operadores de data center do Google, no blog.

O que ele quis dizer com isso? "O sistema de controle de IA está encontrando formas ainda mais inovadoras de gerenciar o resfriamento que surpreenderam até mesmo os operadores de data centers." Fuefinnger observou que viu o AI "aprender a aproveitar as condições de inverno e produzir água mais fria do que o normal, o que reduz a energia necessária para o resfriamento dentro do data center. "

Will Knight relatou sobre uma equipe otimista. "A DeepMind alimentou seu novo algoritmo com informações coletadas dos data centers do Google e permitiu que ele determinasse quais configurações de resfriamento reduziriam o consumo de energia. O projeto poderia gerar milhões de dólares em economia de energia e ajudar a empresa a reduzir suas emissões de carbono, diz Joe Kava, vice-presidente de data centers do Google. "No entanto, alguns podem achar que é uma grande aposta colocar um data center, com todas as suas expectativas de missão crítica, nas mãos de um algoritmo.

Nenhum elemento humano? Sim, existe um jogador humano. Os autores do blog disseram que seus operadores de data center "estão sempre no controle e podem escolher sair do modo de controle de IA a qualquer momento. Nesses cenários, o sistema de controle será transferido perfeitamente do controle de IA para as regras e heurísticas no local que definem a indústria de automação hoje. "Simplificando, o controle humano está sempre disponível - e projetado para substituir qualquer ação de IA.

Como funciona o sistema deles?

"A cada cinco minutos, nossa IA baseada em nuvem extrai um instantâneo do sistema de resfriamento do data center de milhares de sensores e o alimenta em nossas redes neurais profundas, que prevêem como diferentes combinações de ações potenciais afetarão o consumo futuro de energia. O sistema de IA então identifica quais ações irão minimizar o consumo de energia enquanto satisfaz um conjunto robusto de restrições de segurança. Essas ações são enviadas de volta para o data center, onde as ações são verificadas pelo sistema de controle local e então implementadas. "

Seu projeto envolve agentes de IA e uma infraestrutura de controle para segurança e confiabilidade,

Eles disseram que usam oito mecanismos para garantir que o sistema funcione corretamente.

Um deles é que a IA pode ser usada para estimar a incerteza. Para cada ação potencial, seu agente de IA calcula sua confiança de que esta é uma boa ação. Ações com baixa confiança são eliminadas da consideração. Depois, há a verificação de dois níveis, onde um sistema de controle local verifica as instruções em relação ao seu próprio conjunto de restrições.

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