Google empleará su inteligencia artificial DeepMind para ahorrar energía en sus centros de datos

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Durante los últimos meses en Google han ido aplicando la inteligencia artificial que han desarrollado para gestionar el consumo energético de algunos de sus centros de datos. Ahora buscan extender a todas estas instalaciones las ventajas de esa gestión que permite reducir la cantidad de energía consumida.

A finales de este año Google quiere haber extendido a la totalidad de sus data center la aplicación de DeepMind, su inteligencia artificial, a fin de que gestione de la manera más eficiente el consumo energético, reduciéndolo.

Con ello podría llegar a conseguirse un ahorro de hasta el 15 % en la cantidad de energía consumida cada año en la totalidad de estas instalaciones. Google dispone de nueve de estos centros de datos en Estados Unidos de América, cinco en Europa y dos en Asia, que en conjunto consumen energía suficiente como para alimentar a ciudades enteras. Se calcula que un 2 % de las emisiones que contribuyen a generar el efecto invernadero proceden precisamente de los centros de datos de las empresas tecnológicas, de ahí la importancia en la reducción del consumo energético en este sector en particular dado que se trata de una cantidad equivalente a las emisiones de la flota global de aviones de pasajeros.

En sus centros de datos Google gestiona sus conocidos y populares servicios: Gmail, YouTube o Google Maps, pero con tal cantidad de usuarios el calor generado por esos servidores necesita ser evacuado y la temperatura ambiente mantenida en niveles aceptables de modo que la refrigeración evita que los servidores puedan llegar a fallar.

DeepMind ha analizado cinco años de datos de consumo y funcionamiento de estos data centers recopilados a través de múltiples sensores que miden tanto la temperatura del aire como la carga de trabajo de los servidores, la presión del aire en el interior de los centros de datos o la velocidad de rotación de los ventiladores que evacuan el calor. De esta forma puede predecirse los parámetros óptimos para controlar la temperatura que es necesario mantener, ajustando el funcionamiento de los sistemas de climatización a las necesidades concretas reales en relación con la temperatura alcanzada.

Para profundizar en la comprensión del funcionamiento de DeepMind al afrontar esta tarea es recomendable leer este artículo del ingeniero Rich Evans, encargado de DeepMind, y de Jim Gao, ingeniero de un centro de datos de Google.

 

 

 

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