ai and data


Яндекс использует искусственный интеллект для управления энергией в своих дата-центрах. Об этом заявил Григорий Бакунов, директор по распространению технологий Яндекса, в своем Telegram-канале, комментируя новость о том, что Alphabet применяет технологии ИИ дочерней компании DeepMind для решения схожих задач.

AI and Data

Холдинг Alphabet приобрел британский стартап DeepMind в 2014 году. Сумма сделки не разглашалась, но по некоторым данным составила от 400 до 650 миллионов долларов. Стартап получил приставку «Google» в названии, но сохранил свою независимость в рамках холдинга, продолжив заниматься изучением систем машинного обучения, нейронными сетями и искусственным интеллектом. 

До недавнего времени разработки Google DeepMind носили исключительно исследовательский характер, не имея практического применения. Например, они прославились тем, что выпустили первую программу в мире, сумевшую победить профессионального игрока в настольную игру «Го». Другой известной разработкой DeepMind является искусственный интеллект, способный самообучаться игре в классические игры на игровой консоли Atari. В ходе тестирования, ИИ самостоятельно освоил 49 видеоигр, из которых в 22-х показал результаты лучше человека.

AI and Data
   
Но похоже для DeepMind игры закончились. На конференции в Нью-Йорке, посвященной проблемам искусственного интеллекта, представители Alphabet заявили, что уже несколько месяцев модифицированная версия ИИ, применявшегося в видеоиграх, используется для управления электропитанием в дата-центрах Google. Внедренная система уже сократила потребление энергии на несколько процентов, путем манипулирования компьютерными серверами и связанного с ними оборудования.

В 2014 году представители Google обмолвились, что используют нейронные сети для анализа сезонности энергопотребления в своих центрах обработки данных. Нагрузка на сервера компании, естественно, отличается в разное время суток и года. Правильный анализ этих данных помогал Google подобрать наиболее удачное время для технического обслуживания серверов, что позволяло пользователям беспрерывно иметь доступ к ее сервисам, а самой компании не тратиться на лишнее оборудование и энергию. 

С внедрением технологий Deepmind автоматизация работы дата-центров шагнула на новый уровень. Искусственный интеллект анализирует около 120 переменных, влияющих на работу серверов. Теперь Google не просто может определить наименее загруженный день для технического обслуживания всего оборудования, но и понять, когда конкретно тот или иной сервер внутри дата-центра начнет работать не на полную мощность и потребует замены. Все это позволяет правильно организовать логистику нового оборудования и работу технического персонала, время которого теперь не нужно будет оплачивать впустую. 

AI and Data

Но главный пункт затрат любого дата-центра – электроэнергия, которая уходит на работу серверов и охлаждающего их оборудования.  Google отдала в руки ИИ управление вентиляцией, системами охлаждения и окнами. Анализируя показания датчиков температуры внутри и снаружи, скорость ветра, погодные условия и ряд других показателей, системе Deepmind удалось на 15 процентов улучшить соотношение общей мощности, которую потребляет весь дата-центр, к мощности, потребляемым непосредственно его оборудованием.

За 2014 год сервера Google в США использовали около 4,402,836 МВт электроэнергии, что эквивалентно среднему годовому потребления около 366 903 семейных домов. По данным Управления энергетической информации США, средняя цена на электроэнергию для компаний в Америке составляет от 25 до 45 долларов за МВт-час. При этом цены в разных регионах колеблются от нескольких до более чем сотни долларов. Даже экономия нескольких процентов от потребляемой мощности принесет Google сотни миллионов долларов чистой экономии в течение нескольких лет, не говоря о пользе для экологии.