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Google acaba de dar control sobre el enfriamiento del centro de datos a una IA
Un centro de datos de Google en Council Bluffs, Iowa.
Google reveló hoy que ha cedido el control de la refrigeración de varios de sus centros de datos leviatán a un algoritmo de IA.
Durante los últimos dos años, Google ha estado probando un algoritmo que aprende cómo ajustar mejor los sistemas de refrigeración (ventiladores, ventilación y otros equipos) para reducir el consumo de energía. Este sistema anteriormente hacía recomendaciones a los gerentes de los centros de datos, quienes decidirían si implementarlas o no, lo que generaría un ahorro de energía de alrededor del 40 por ciento en esos sistemas de enfriamiento.
Ahora, dice Google, ha entregado efectivamente el control al algoritmo, que administra el enfriamiento en varios de sus centros de datos por sí mismo.
Según nuestro conocimiento, es la primera vez que se implementará un sistema de control industrial autónomo a esta escala. Mustafa Solimán , jefe de IA aplicada en DeepMind, la empresa de inteligencia artificial con sede en Londres que Google adquirió en 2014.
El proyecto demuestra el potencial de la inteligencia artificial para administrar la infraestructura y muestra cómo los sistemas avanzados de IA pueden funcionar en colaboración con los humanos. Aunque el algoritmo se ejecuta de forma independiente, una persona lo gestiona y puede intervenir si parece que está haciendo algo demasiado arriesgado.
El algoritmo explota una técnica conocida como aprendizaje por refuerzo, que aprende a través de prueba y error. El mismo enfoque condujo a AlphaGo, el programa DeepMind que venció a los jugadores humanos del juego de mesa Go (ver 10 Tecnologías innovadoras: aprendizaje por refuerzo).
DeepMind alimentó la información de su nuevo algoritmo recopilada de los centros de datos de Google y le permitió determinar qué configuraciones de enfriamiento reducirían el consumo de energía. El proyecto podría generar millones de dólares en ahorros de energía y podría ayudar a la empresa a reducir sus emisiones de carbono, dice Joe Kava, vicepresidente de centros de datos de Google.
Kava dice que los gerentes confiaban en el sistema anterior y tenían pocas preocupaciones sobre delegar un mayor control a una IA. Aún así, el nuevo sistema tiene controles de seguridad para evitar que haga algo que tenga un efecto adverso en el enfriamiento. Un administrador de centro de datos puede observar el sistema en acción, ver cuál es el nivel de confianza del algoritmo sobre los cambios que desea realizar e intervenir si parece estar haciendo algo que no va bien.
El consumo de energía de los centros de datos se ha convertido en un problema apremiante para la industria tecnológica. A informe 2016 de investigadores del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley del Departamento de Energía de EE. UU. descubrieron que los centros de datos de EE. UU. consumieron alrededor de 70 mil millones de kilovatios-hora en 2014, aproximadamente el 1,8 por ciento del uso total de electricidad nacional.
Pero los esfuerzos para mejorar la eficiencia energética han sido significativos. El mismo informe encontró que las ganancias de eficiencia casi anulan los aumentos en el uso de energía por parte de los nuevos centros de datos, aunque se espera que el total alcance alrededor de 73 mil millones de kilovatios-hora para 2020.
El uso del aprendizaje automático es un desarrollo importante, dice Jonathan Koomey, uno de los principales expertos mundiales en el uso de energía del centro de datos. Pero agrega que el enfriamiento representa una cantidad relativamente pequeña del uso de energía de un centro, alrededor del 10 por ciento.
Koomey cree que usar el aprendizaje automático para optimizar el comportamiento de los chips informáticos que consumen mucha energía dentro de los centros de datos podría resultar aún más significativo. Estoy ansioso por ver que Google y otros grandes jugadores apliquen tales herramientas para optimizar sus cargas informáticas”, dice. 'Las posibilidades en el lado de la computación son diez veces mayores que para la refrigeración.