每周能源AI運用案例:谷歌如何節省30%的能源

每周能源AI運用案例:谷歌如何節省30%的能源

2016年，谷歌和DeepMind合作開發了一個人工智能推薦系統，旨在提高谷歌數據中心的能源效率。

現在，谷歌采用了同樣的人工智能系統，并對其進行了增強，刪除了人為執行的建議，讓它直接控制數據中心的冷卻——當然，目前還必須在專家的監督下進行。

每隔五分鐘，基于云的人工智能從數千個傳感器中提取數據中心冷卻系統的快照，并將其輸入深層神經網絡，預測不同組合的行為將如何影響未來能源消耗。然后，人工智能系統會識別出哪些措施可以在滿足一系列安全限制的同時，將能耗降至最低。這些操作將被發送回數據中心，由本地控制系統驗證，然后執行。

谷歌擁有數千臺服務器，它們都能可靠高效地運行，這是任務的關鍵。有鑒于此，該公司聲稱，它已經為人工智能定制了安全可靠的優先級，使用八種不同的機制以確?？煽康南到y行為。

例如，谷歌實施的一個單獨步驟：估計不確定性。與數據中心相關的行動有數十億之多，對于每一個行動，人工智能都會決定它是否是個好步驟——置信度不足的行動將被排除在考慮范圍之外。

另一個例子是雙層驗證，人工智能計算出的最優操作將根據數據中心操作員建立的安全約束的內部列表進行審查。此外，操作者始終處于控制狀態，可以隨時退出AI控制模式。

雖然人工智能系統有能力確定數據中心的行動，但谷歌表示，它有目的地限制了系統的優化邊界，以優先考慮安全性和可靠性。

在運行了幾個月之后，這個系統已經證明了它的節能效果——目前，它大約能夠節省30%的能源，谷歌希望這項技術更加成熟之后會有更佳的表現。

令人驚訝的是，人工智能學會了利用冬季的條件，產生比正常溫度更低的水，這降低了數據中心冷卻所需的能量。

谷歌聲稱，它對這項技術感到興奮，數據中心只是個開始，因為它相信人工智能系統可以在其他幾個工業環境中實現，包括英國國家電網在內的能源供應商對這項技術很感興趣。