La Inteligencia Artificial permite a Google rebajar un 40 % la energía necesaria para enfriar centros de datos
Gracias a las capacidades de aprendizaje automático de DeepMind, la compañía de Mountain View está avanzando en su propósito de operar instalaciones más eficientes.
Siguiendo en su línea de buscar centros de datos cada vez más eficientes y respetuosos con el medioambiente, Google ha anunciado un nuevo logro.
Este logro procede de aplicar las capacidades de la Inteligencia Artificial a las necesidades energéticas de los servidores. Y, en concreto, de aplicar aprendizaje automático en el entorno de los centros de datos para reducir la factura derivada de la refrigeración. En comparación con lo que venía gastando hasta ese momento, la compañía de Mountain View ha reducido en un 40 % la cantidad de energía necesaria para enfriar sus instalaciones. Esto equivaldría a una rebaja del 15 % del índice PUE.
“En cualquier entorno de alto consumo de energía a gran escala, esto sería una gran mejora. Teniendo en cuenta lo sofisticados que ya son los centros de datos de Google, se trata de un paso hacia adelante espectacular”. Así lo han explicado los ingenieros Rich Evans y Jim Gao, que forman parte de los equipos de DeepMind y Data Centre que han estado colaborando dentro de Google durante meses para dar vida a tecnología más eficiente, aplicando datos históricos y entrenando redes neuronales para entender mejor el funcionamientos de los centros de datos.
Ahora Google quiere seguir avanzando por esta senda, reduciendo todavía más la huella de sus centros de datos. Y ella no será la única que se beneficie de estas investigaciones en favor de infraestructuras más sostenibles, ya que las compañías que aprovechan sus nube también podrán mejorar sus niveles actuales de eficiencia energética.
También existen una serie de metas adicionales. El gigante de Mountain View, por ejemplo, ya habla de potenciar la eficiencia de conversión en plantas de energía y de desarrollar semiconductores con menos requisitos energéticos, limitar la utilización de agua e incrementar el rendimiento de los lugares de fabricación.