Die künstliche Intelligenz Deepmind von Google kann die Kosten für die Kühlung hroßer Rechenzentren um bis zu 40 Prozent senken.
Wie Google in einem Blog https://deepmind.com/blog erläutert, hat das Unternehmen die Energiekosten bereits seit 10 Jahren im Blick und dafür besonders effiziente Server entwickelt, neue Kühlsysteme erfunden und die Nutzung von Strom aus erneuerbaren Energien vorangetrieben. Trotz allem wurden nur wenige Durchbrüche erreicht. Deshalb wandte man nun Algorithmen des maschinellen Lernens auf die Optimierung des Energieverbrauch an und konnte damit Einsparungen von bis zu 40 Prozent erzielen.
Dazu wurde ein System neuronaler Netze mit Betriebsszenarien und Parametern aus realen Rechenzentren gefüttert. Historische Daten Tausender Sensoren (Temperaturen, Stromverbrauch, Pumpleistung, und o weiter) gingen in die Rechnung ein. Die neuonale Netze sollten schließlich die PUE (Power Usage Effectiveness) optimieren. Dazu wurden Voraussagen über die Entwicklung einzelner Parameter wie der Temperatur über die nächsten Stunden berechnet und mögliche Antworten darauf simuliert um die beste zu finden.
