Una delle principali e principali voci di spesa di Google Corporation è l'elettricità. I centri di calcolo del gigante della ricerca consumano molta energia, mentre si riscaldano e generano costantemente calore, quindi devono anche essere raffreddati, e questo porta anche a costi energetici. In caso contrario, i server potrebbero non funzionare e anche questo costerà un bel penny. Pertanto, per non sprecare inutilmente l'elettricità, oltre che per aumentare l'efficienza delle proprie capacità, l'azienda ha deciso un paio di anni fa di iniziare a fare qualcosa al riguardo, qui è tornata utile la nuova startup DeepMind, lavorando alla creazione dell'intelligenza artificiale, che Google ha acquistato occasionalmente.
In precedenza, gli esperti di DeepMind hanno insegnato all'intelligenza artificiale come giocare ai videogiochi sulla console Atari, poco dopo hanno sviluppato un programma che ha battuto il campione del mondo nel gioco da tavolo Go, e ora i ragazzi, non senza la partecipazione dei loro sviluppi, stanno aiutando Google a risparmiare denaro. Ora sotto l'ala di Alphabet, società madre di Google, il progetto sta dando i suoi frutti.
DeepMind ha creato un sistema di rete neurale e lo ha collegato al data center. Inoltre, è stato inserito nel circuito un programma in grado di prevedere la temperatura sulla base dei dati ottenuti in precedenza. Il sistema si è rivelato piuttosto complesso, funziona con molti parametri, tenendo conto della velocità di rotazione dei refrigeratori, dell'efficienza dei sistemi di raffreddamento in generale, delle finestre e molto altro ancora.
L'intelligenza artificiale è da tempo utilizzata da Google, da un paio d'anni è anche “amica” dei server, ma il programma sviluppato da DeepMind ha reso ancora più efficiente il lavoro dei centri di calcolo. DeepMind ha affermato che il costo dell'elettricità necessaria per raffreddare i propri server è stato ridotto di quasi il 40%. Gli indicatori misurati sui server di Google sono più modesti, ma ispirano anche ottimismo.
Il diagramma sopra mostra il consumo di energia prima e dopo il lancio del sistema DeepMind. Il lato destro del diagramma mostra come sono caduti gli indicatori dopo averlo spento di nuovo.
VYACHESLAV LARIONOV
