L’IA Axée Sur La Sécurité Pour Le Refroidissement Autonome Des Centers De Données Et Le Contrôle Industriel – Tech Tribune France - 1

Bon nombre des problèmes les most urgents de la société son devenus de plus en plus complexes, so that the search for solutions peut sembler écrasante. Chez DeepMind et Google, we think that if we can use AI as a tool to discover new knowledge, the solutions will be easier to attend to.

En 2016, nous avons développé conjointement un système de recommandation propulsé par l’IA pour améliorer l’efficacité énergétique des centres de données de Google laissés hautement optimisés. Notre réflexion est simple : il en va de même pour les améliorations mineures qui permettent de réaliser d’importantes économies d’énergie et de réduire les émissions de CO2 pour aider à lutter contre le changement climatique.

Maintenant, our faisons passer ce système au niveau supérieur: au lieu de recommandaciones mises en œuvre par l’homme, our système d’IA contrôle directly le refroidissement du center de données, al remaining under the expert supervision of our opérateurs de centers de donnees. The cloud-based control system, the premier of the genre, allows us to realize energy savings in all security centers of Google donations.

Commentaire sur la marche

Après cinq minutes, notre IA basée sur le cloud a extrait un instantané du système de refroidissement du centre de données à partir de milliers de capteurs et l’alimenta dans nos réseaux de profondeurs de neurones, qui a présenté différentes combinaisons d’actions potentielles affectées sur la consommation d’énergie futur. Le système d’IA identifie ensuite les actions qui minimisent la consommation d’énergie pour satisfaire un ensemble robuste de contrepoints de sécurité. Ces actions sont référées au centre de données, ou elles sont vérifiées par le système de contrôle local, après que beaucoup soient en cours.

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The idea is one of the comments from the operators of the centers of women who use our IA recommendation system. Ils nous ont dit que, although le système leur ait enseigné de nouvelles pratiques exemplaires, comme répartir la charge de refroidissement sur plus d’équipement plutôt que sur moins d’équipement, la mise en œuvre des recommendations nécessitait trop d’efforts et de supervision of the part de l’opérateur. Naturellement, ils voulaient savoir si nous pouvions réaliser des économies d’énergie similaires sans mise en œuvre manuelle.

Nous sommes heureux de dire que la réponse a été oui!

Conçu pour la sécurité et la fiabilité

Les Google Donation Centers contiennent les milliers de serveurs qui alimentent les services populaires, notamment Google Search, Gmail et YouTube. S’assurer qu’ils fonctionnent de manière fiable et efficace est essentiel à la mission. Nos avancées avec nos agents d’IA et l’infrastructure de contrôle partent de zéro en gardant l’esprit de sécurité et de fiabilité, et utilisent différents mécanismes pour nous assurer que le système se comportera comme prévu. moment.

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A simple method that nous avons mise en œuvre consists in estimating the uncertainty. Pour chaque action potentielle – et il y en a des milliards – notre agent d’IA calculate sa confiance de el qu’il s’agit d’une bonne action. Les actions avec peu de confiance sont eliminées de la considération.

Une autre méthode est la vérification à deux couches. Les actions optimales calculées par l’IA sont vérifiées par rapport à une liste interne de prestataires de sécurité définie par nos opérateurs du centre donneur. Une fois les instructions envoyées du cloud au centre physique, le système de contrôle local a vérifié les instructions pour signaler leur propre ensemble de contraintes. Cette vérification circulaire garantit que le système reste dans les limites des homologues locaux et que les opérateurs gardent le contrôle total des limites d’exploitation.

Plus important encore, we données center operators ont toujours le contrôle et peuvent choisir de quitter la mode de contrôle de l’IA à tout moment. Dans ces scénarios, le système de control passera de manière transparent du control de l’IA aux règles et heuristiques sur site que définissent l’industrie de l’automatisation aujourd’hui.

Découvrez les autres mécanismes de sécurité que nous avons développés :

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Augmenter les économies d’energie au fil du temps

Alors that notre système de recommandation initial prévoyait que les opérateurs vérifiaient et mettent en œuvre les actions, notre nouveau système de control de l’IA met directly in œuvre les actions. We deliberately limited the limits of optimization of the system to a regime of exploitation plus euro to give priority to security and reliability, which means that there is a compromise risk/reward in terms of energy reduction .

Although it is not in place that after some months, the system allows it to stop realizing the constant energy savings of 30% in Moyenne, with other improvements attended. C’est parce que ces systèmes s’améliorent avec le temps avec plus de données, comme le montre le graphique ci-dessous. We limits d’optimization seront également elargies à measure that the technologie mûrira, pour des réductions encore plus important.

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Ce graphique traces the performances of l’IA au fil du temps par rapport à la base de référence historique avant le contrôle de l’IA. The performance is measured by a common measure of the industry for the energy efficiency of refrigeration, kW / tonne (or energy supply per tonne of refrigeration atteinte). Sur neuf mois, les performances de notre système de contrôle de l’IA passed d’una amélioration de 12% (le launc initial).h de contrôle autonome) à une amélioration d’environ 30%.

Notre système de control direct de l’IA trouve encore plus de nouvelles façons de gérer le refroidissement qui ont surpris même les opérateurs de centers de données. Dan Fuenffinger, one of the operators of Google’s gift centers who worked beautifully with the system, declared: “This is incredible to see the AI ​​learn to tire from winter conditions and produce water plus.” colder than normal, which reduces the energy needed to refresh the center of données. Les règles ne s’améliorent pas avec le temps, mais l’IA le fait. »

Nous sommes ravis que notre système de control direct de l’IA fonctionne de manière sûre et reliably, al réalisant constamment des économies d’energie. Cependant, les centers de données ne sont que le début. In the long term, we think that it is possible to apply this technology in other industrial contexts and help us against the climatic change in a larger encore.

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