Google deepmind использует компьютерное обучение для сокращения потребления энергии - новости

Google deepmind использует компьютерное обучение для сокращения потребления энергии - новости
Google deepmind использует компьютерное обучение для сокращения потребления энергии - новости
Anonim

Google DeepMind использует компьютерное обучение для сокращения потребления энергии

Компания Google, специализирующаяся на искусственном интеллекте, DeepMind, использует машинное обучение, чтобы помочь уменьшить потребление энергии в расширяющихся центрах обработки данных Google.

Что такое DeepMind "// www.wired.com/2015/02/google-ai-plays-atari-like-pros/" target = "_ blank"> мастер игры Atari (однако он не мог победить людей в космических захватчиках !)

Image
Image

Изображение предоставлено компанией Google DeepMind

Проще говоря, DeepMind программирует компьютеры, чтобы учиться на визуальных данных, как и люди. Возможно, вам интересно, что из этого может получиться? Или, какие выгоды можно извлечь из этого продвижения в информатике?

На сегодняшний день вы не можете визуально увидеть, что такое машинное обучение, но все вокруг. Машинное обучение используется в таких вещах, как идентификация спама, прекращение мошенничества с кредитными картами, распознавание изображений, перевод и даже прогнозирование времени ожидания в реанимации.

Google также использует компьютерное обучение, чтобы помочь инженерам найти подходящие решения для сложных проблем. Одна из этих проблем - потребление энергии.

Текущая ситуация с углеродом Google

Google имеет историю работы по минимизации воздействия на окружающую среду. Хотя пользователь использует сервисы Google (YouTube, Диск, Gmail, Поиск, Chrome и т. Д.) В течение одного месяца, они потребляют меньше энергии, чем вождение автомобиля на одну милю. (Разве это не безумие?)

Разумеется, в 2009 году Google подвергся пожару в связи с расходами на электроэнергию, связанными с каждым поиском Google, и общим углеродным следом (общий термин, указывающий количество углерода, которое предприятие несет за излучение). Тем не менее, компания утверждает, что с 2007 года она нейтральна к углероду, достижение стало возможным благодаря приобретению углеродных смещений (PDF). В случае Google углеродные смещения означают, что они инвестируют в исследования энергии, чтобы помочь компенсировать их углеродный след.

Например, в 2010 году Google инвестировала 38, 8 млн долларов в две ветряные электростанции на ветряной ферме мира Гарден в Северной Дакоте, которая может производить мощность в 169, 5 МВт.

Image
Image

Изображение предоставлено Google

Еще одна крупная инвестиция Google - в Германии. Бранденбург-Бриэ Солнечный Парк является одним из крупнейших солнечных объектов в Германии с максимальной мощностью 18, 65 МВт. Объект может генерировать такое же количество энергии, которое требуется для питания 5000 домов.

Image
Image

Изображение предоставлено энергией skytron

DeepMind и энергоэффективность

Демис Хасабис, лидер в DeepMind, который возглавляет около 200 ученых-вычислителей и неврологов в Google, заявил, что они нацелены на «решение интеллекта, а затем использование этого для решения всего остального».

Руководствуясь этим кредо, проект смог помочь сэкономить 40% своего потребления энергии, используемого для охлаждения своих центров обработки данных.

С момента своего приобретения DeepMind был использован для нескольких исследований и проектов ИИ, но в последнее время ему поручено взять на себя другую задачу, связанную с центрами обработки данных Google, что сделает их более эффективными. Нынешняя цель - создать новую структуру вокруг центров обработки данных Google, которая будет считывать огромное количество переменных (точнее, около 120), анализировать их, а затем оптимизировать эффективность на основе анализа.

Image
Image

Изображение предоставлено Google

Этот ИИ проработал все возможные решения с точки зрения поиска наиболее эффективного метода охлаждения центров обработки данных путем анализа данных датчиков на серверных стойках, таких как средняя температура, время нарастания и спада, а также скорость насоса. Следующие шаги для инженеров, работающих над этим проектом, состоят в том, чтобы определить больше мест, где данные могут быть извлечены и проанализированы для расчета еще большей эффективности.

Google заявила, что после рассмотрения неэффективности, не связанной с проблемами охлаждения, сокращение потребления энергии на 40% приводит к снижению общей эффективности использования энергии (PUE) на 15%. В 2014 году компания Google потребляла колоссальные 4 402 836 МВт-ч электроэнергии, а сокращение на 15% с помощью DeepMind может быть уменьшено на сотни миллионов долларов, а размер их углеродного следа может быть уменьшен.

Применение алгоритма искусственного интеллекта DeepMind

Зная Google, они не просто прекратят свой проект DeepMind, охладив свои центры обработки данных, чтобы повысить их эффективность и сократить потребление энергии. На самом деле, DeepMind заявила так же в своем блоге.

Существует много приложений, в которых может использоваться DeepMind. В будущем мы могли бы видеть, что помощь в обучении машинам помогает повысить эффективность преобразования мощности электростанции, снизить потребление энергии и воды на основе полупроводников или даже повысить эффективность фотоэлектричества.