Za Googlove podatkovne centre skrbi umetna inteligenca

Energetska učinkovitost podatkovnih centrov je velika tema. Zlasti, če gre za Googlove centre, ki v času razcveta oblačnih storitev s svojimi tisočerimi strežniki pogoltnejo enormne količine energije. Zdaj so nalogo, to je vzdrževanje primerne temperature za zanesljivo delovanje sistemov, poverili svojemu hčerinskemu podjetju DeepMind, ki se ukvarja z umetno inteligenco (AI). Ta je sicer bila že nekaj časa doslej zadolžena za dajanje priporočil glede ukrepov, ki pa so jih nato izvajali človeški uslužbenci.

Po novem pa za dobro počutje strežnikov, ki podpirajo storitve kot so Gmail, iskalnik in YouTube, umetna pamet skrbi neposredno. Gre za prvi tak sistem na svetu, in po besedah predstavnikov Googla so prihranki že vidni. Seveda pa je vse skupaj treba jemati tudi kot dobro reklamo za bodoči AI biznis podjetja.

Razmere v podatkovnem centru spremlja na tisoče senzorjev, AI pa vsakih pet minut napravi presek njihovih zaznav, denimo temperature, porabe elektrike in hitrosti delovanj črpalk s hladilnimi sredstvi in jih pošlje v DeepMindova nevralna omrežja. Ta so si z rednim primerjanjem ukrepov in njihovih posledic sčasoma pridobila sposobnost napovedovanja optimalnih nastavitev. Že malenkostni popravki namreč utegnejo pomeniti velike prihranke. Nevralno omrežje tako najprej identificira, kaj bi bilo najbolje ukreniti, podatke pošlje v podatkovni center, kjer jih preverijo posebni sistemi za nadzor, nato pa jih tudi izvršijo. Za vsak tak ukrep mora AI izračunati tudi verjetnost, da gre za pravilno potezo. Če je verjetnost nizka, se ukrep preprosto ne izvede, seveda pa vse skupaj že nekaj časa primerjajo z dognanji in izkušnjami človeških operaterjev, ki vse skupaj še vedno nadzorujejo.

Za tako karierno napredovanje umetne inteligence v podatkovih centrih so v resnici najbolj zaslužni človeški zaposleni, ki so se pritoževali, da je ročno uveljavljanje nasvetov DeepMinda terjalo preveč truda in nadzorovanja. Določena opravila je bil potrebno izvajati precej frekventno, s čimer je zlahka prihajalo do napak, ki bi morebitne prihranke izničile.

In, kakšni so ti prihranki? Avtonomnost upravljanja je najprej pripeljala do 12 % izboljšanja, a se je odstotek že po devetih mesecih povišal na 30 %. Ko bo sistem sčasoma napolnjen s še več primerjalnimi podatki, pa se vse skupaj utegne odrezati še bolje, pravijo pri Googlu. In to bo čas za naslednji korak, razmišljanje o vpeljavi podobnih sistemov še na druga področja industrije.