防止資料中心的伺服器“中暑”已經成為了網際網路巨頭們保證其服務穩定執行的重點。
在為資料中心降溫的過程中，包括Facebook、微軟和谷歌在內的大公司都在尋找節約冷卻成本的不同方法：Facebook使用了外部的冷空氣流通，微軟正在試驗水下資料中心；而作為人工智慧的行業領頭者，谷歌正聯合DeepMind，嘗試將演算法應用在資料中心的裝置管理上。
對資料中心還不是很瞭解的讀者，我們先來看看，資料中心到底是做什麼的？
資料中心通常是一個大型倉庫，裡面的伺服器和其它聯網的計算機裝置儲存著網際網路上的大部分資料，這些裝置也為雲端計算（一種允許使用者上傳、下線計算任務的分散式資源系統）提供必須的算力。
可以料想，資料中心會產生大量的熱量，其能量使用密度超過一棟普通辦公大樓百倍以上。僅空調一項的花費就十分驚人，但若沒有每時每刻的氣候控制系統，裝置架在幾分鐘內就會嚴重過熱。
從2016年起，谷歌就開始使用DeepMind開發的人工智慧系統來防止全球的資料中心過熱。迄今為止，AI推薦系統已經為谷歌的資料中心提供冷卻的方案，可以減少冷卻耗能的40%。
近日，DeepMind宣佈，讓資料中心的製冷人員進一步解放出來，讓冷卻工作的自動化再向前邁出一步。
“在2016年，我們聯合開發了一個AI推薦系統，為已經很高效的谷歌資料中心提升能源使用效率。我們的想法很簡單：再小的提升也有巨大的節能效果，並且減少二氧化碳排放可以幫助抑制氣候變化。”谷歌資料中心工程師Amanda Gasparik，DeepMind研究工程師Chris Gamble，DeepMind團隊負責人Jim Gao在DeepMind網站的部落格中聯合宣告。
宣告連結?
https://deepmind.com/blog/safety-first-ai-autonomous-data-centre-cooling-and-industrial-control/
“現在我們將系統進行了升級，我們的AI系統不用人工干預就能直接控制資料中心的製冷系統，而且可以被資料中心的操作專家有效監控。現在這套基於雲端的創新的控制系統已經為谷歌多家資料中心應用，因此而節約了大量能源。”
DeepMind的深層神經網路每隔五分鐘就從谷歌資料中心的冷卻系統中獲取資料，用來預測潛在行為的不同組合對未來的能源消耗的影響。
這篇部落格寫道：“AI系統會識別出哪些行為會在滿足一組強大的安全約束的同時，將能量消耗最小化。這些行為被髮送回資料中心，然後由區域性控制系統驗證並實施。”
大約2%的全球溫室氣體排放是由資料中心產生的，這約等於航空旅行產生的排放。
谷歌擁有世界上15個最節能的資料中心，但它希望進一步減少碳排放量。
該圖表明在人工智慧控制帶來的效率提升。效能以通用的冷卻效率指標kw/ton（冷卻每噸物體的能量輸入）來衡量。在九個多月的時間裡，人工智慧控制系統的效能從12%提高到大約30%。
DeepMind認為，這項技術有可能被用於減少其他大型基礎設施的能源消耗，其中包括英國的國家電網。
“我們現在正在考慮的是，如何能夠更廣泛地擴充套件到國家電網和其他大規模基礎設施，這些基礎設施本質上具有相同的特點。”DeepMind的聯合創始人Mustafa Suleyman在2016年連線會議上說。
“我們開發的所有演算法本質上都是通用的，所以給定一些資料集，我們應該能夠基於輸入來訓練演算法，開發模型，預測輸出結果。如果給予我們一些控制許可權，我們應該也能夠提供類似的各種效能。”
幾個月後，DeepMind的執行長兼聯合創始人Demis Hassabis證實，DeepMind一直在與國家電網進行談判。他告訴英國《金融時報》，在沒有新的基礎設施的前提下，英國能源使用量的10%可以被削減，那將是一件好事。
Hassabis還說：“我們正在與國家電網和其他大型供應商討論，我們應該如何看待他們所面臨的問題。如果你能在沒有任何新的基礎設施的情況下節省10%的能源消耗，那將會很令人興奮的。”