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Data center, Google usa l’intelligenza artificiale per tagliare i consumi energetici

Grazie al sistema di apprendimento automatico Deep Mind Google sta testando un processo di gestione dell’energia dei propri da center, con una riduzione del 40% dei consumi legati al raffreddamento

venerdì 29 luglio 2016 - Erika Seghetti

data center_google

Google ha deciso di sfruttare l'intelligenza artificiale per risolvere un costoso problema dei centri di elaborazione dati: gli altissimi consumi elettrici ed idrici necessari per raffreddare i server che consentono il funzionamento del motore di ricerca e di altri servizi online della compagnia, come YouTube e Gmail.

La casa di Mountain View ha impiegato, in via sperimentale, il suo sistema di apprendimento automatico DeepMind – la compagnia Britannica di AI acquistata nel 2014 per circa 400 milioni di sterline –  per gestire l'utilizzo di elettricità nei data center. I risultati finora sono considerevoli:  è stato ridotto il 40% i consumi energetici legati al raffreddamento e il 15% dei consumi complessivi dei centri di calcolo.

Per Google si tratta di "un passo in avanti fenomenale", che consentirà di "migliorare enormemente l'efficienza energetica e ridurre le emissioni complessive di gas serra".

"Con tecnologie come DeepMind - sottolinea la compagnia - possiamo usare l'apprendimento automatico per consumare meno energia e contribuire a rispondere a una delle sfide globali più grandi: il cambiamento climatico".
L’intelligenza artificiale consente di prevedere il carico computazionale in entrata
“L’AI è in grado di imparare da tutti i tipi di casi limite-  ha dichiarato Mustafa Suleyman, co-fondatore di DeepMind - anche quelli di nicchia e quindi di identificarli. È per questo che riesce a regolare le impostazioni in modo accuratissimo”.


L’obiettivo della riduzione del consumo di energia è stato ottenuto attraverso la combinazione di DeepMind come mezzo per prevedere il carico computazionale in entrata in base al carico di raffreddamento richiesto.

Non solo data center

La portata dell’esperimento potrebbe essere enorme, e anche in applicazioni diverse da quelle dei data center.  “Il tipo di algoritmi che sviluppiamo- ha aggiunto Suleyman- sono intrinsecamente generali, ciò significa che lo stesso sistema di apprendimento automatico possa essere in grado lavorare in un’ampia varietà di ambienti, come ad esempio impianti e reti energetiche.”

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