“AlphaGo之父”德米斯·哈薩比斯
北京時間7月20日早間消息，谷歌旗下DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)近期在紐約的人工智能大會上表示，谷歌正使用來自DeepMind的技術(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的能耗，從而節(jié)約大筆能耗費用。
近幾個月，谷歌正在利用DeepMind的人工智能系統(tǒng)，控制數(shù)據(jù)中心的某些部分，從而優(yōu)化服務(wù)器和制冷設(shè)備的能耗。此前，DeepMind的這項技術(shù)被用于教計算機玩Atari的游戲。
哈薩比斯表示，這項技術(shù)使得谷歌數(shù)據(jù)中心的能耗下降了幾個百分點。“從成本來看，這帶來了巨大的節(jié)約，同時也有利于環(huán)保。”
谷歌表示，這樣的優(yōu)化帶來了15%的能源使用效率提升。能源使用效率指標將計算機耗電量和制冷系統(tǒng)等基礎(chǔ)設(shè)施的耗電量進行對比。
谷歌表示，2014年的用電量為4402836兆瓦時，相當于366903戶美國家庭的年平均耗電量。這些耗電量中的很大一部分來自數(shù)據(jù)中心，而數(shù)據(jù)中心是谷歌網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和移動應(yīng)用的基礎(chǔ)。
將耗電量減少幾個百分點對谷歌來說將在財務(wù)上帶來巨大幫助。根據(jù)美國能源信息管理局的數(shù)據(jù)，在美國，電價通常為每兆瓦時25至40美元。因此，如果數(shù)據(jù) 中心能耗降低10%，那么在幾年時間里谷歌就可節(jié)約數(shù)億美元。谷歌于2014年以4億英鎊的價格收購了DeepMind，當時這相當于6億多美元。
谷歌此前也曾在數(shù)據(jù)中心里應(yīng)用機器學習技術(shù)。2014年，谷歌表示，正使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)去預測能耗隨時間的改變，從而更有效地安排設(shè)備。
DeepMind的工作在此基礎(chǔ)上更進一步。該公司的軟件能調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)中心中設(shè)備的運行方式，提高能耗效率。哈薩比斯表示：“這控制了數(shù)據(jù)中心里的約120個變量，包括風扇、制冷系統(tǒng)，以及窗戶和其他設(shè)備。”
他同時表示，這只是項目的開始。目前，DeepMind知道這種方法是有效的，同時也開始了解其人工智能系統(tǒng)缺少哪些信息。因此，DeepMind可能會要求谷歌在數(shù)據(jù)中心里部署新的傳感器，幫助軟件獲取更多信息。
轉(zhuǎn)型的最終目的 -提質(zhì)降本增效
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