DeepMind正在使用机器学习来减少能源消耗

谷歌的人工智能公司深度，正在使用机器学习，帮助谷歌庞大的数据中心减少能源使用。

DeepMind是什么?

2014年，谷歌收购了人工智能初创公司DeepMind，但这笔交易并不便宜。DeepMind的估值高达5亿美元，谷歌肯定认为它有什么特别之处值得收购。虽然该公司还没有生产出任何用于商业用途的实际产品，但他们专注于机器学习。

机器学习是一种人工智能，旨在为计算机提供能够学习新信息而不被定向这样做。机器学习涉及开发计算机程序，这些计算机程序可以在呈现新数据时教授自己生长和改变自己。

DeepMind已经尝试让计算机像人类一样思考。他们以自己自学的电脑程序而闻名Atari Masteri Games.（但是，它不能击败人类太空入侵者!)

图片礼貌谷歌DeepMind

简而言之，DeepMind正在编程让计算机从视觉数据中学习，就像人类一样。你可能会想，这能带来什么好处呢?或者，计算机科学的进步能带来什么好处?

截至今天，您可能无法视觉上看到正在使用什么机器学习，但它是您周围的。机器学习用于识别垃圾邮件，停止信用卡欺诈，图像识别，翻译，甚至预测急诊室等待时间。

谷歌还使用机器学习，帮助工程师找到适用的解决方案对棘手的问题。其中一个问题是能源消耗。

谷歌的当前碳局面

谷歌一直致力于减少对环境的影响。当用户使用谷歌的服务(YouTube, Drive, Gmail, Search, Chrome等)一个月时，他们消耗的能源比开车一英里还少。(这不是疯了吗?)

当然,谷歌遭到火灾2009年，对于与每个谷歌搜索相关的能源成本以及公司的整体碳足迹（一个广泛的指示实体负责发出的碳的数量）。尽管如此，公司仍然声称自2007年以来一直是碳中立的，通过他们的成就购买碳偏移(PDF)。在谷歌的案例中，碳抵消意味着他们投资能源研究来帮助抵消他们的碳足迹。

比如2010年的谷歌投资3880万美元在北达科他州的和平花园风电场的两个风电场中，可以生产169.5兆瓦的力量。

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谷歌的另一大笔投资是在德国。的勃兰登堡-Briest太阳能公园是德国最大的太阳能设施，峰值容量为18.65兆瓦。该设施可以产生电力5,000个房屋所需的相同量。

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DeepMind和能源效率

黛米斯。，在谷歌领导大约200台计算机科学家和神经科学家的深度领先，表示他们旨在“解决情报，然后使用它来解决其他一切。”

在这一信条的指导下，该项目已经能够帮助节省40%的用于冷却数据中心的能源消耗。

自被收购以来，DeepMind已被用于一些研究和人工智能项目，但最近它被派去负责与谷歌数据中心有关的另一项任务，该任务将提高数据中心的效率。目前的目标是围绕谷歌的数据中心构建一个新的框架，该框架将读取大量的变量(确切地说，大约120个)，分析它们，然后基于分析优化效率。

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该AI通过分析服务器机架中的传感器数据(如平均温度、升降时间和泵速)找到最有效的冷却数据中心的方法，解决了所有可能的解决方案。该项目工程师的下一步工作是确定更多可以提取和分析数据的位置，从而计算出更高的效率。

谷歌表示，在考虑与冷却问题无关的低效率之后，能源使用减少的40％转换为整体电力使用效率（PUE）减少约15％。谷歌在2014年消耗了4,402,836兆瓦的电力 - 深入减少了数亿美元的15％，可以节省数亿美元，可以减少碳足迹的规模。

DeepMind人工智能算法的应用

了解谷歌，他们不仅仅是通过冷却他们的数据中心来改善他们的效率并降低能耗的深入项目。事实上，Deepmind已经说过了他们的博客。

深度可以使用许多应用。将来，我们可以看到机器学习有助于提高电厂转换效率，减少半导体制造能源和水的用途，甚至增加光伏的效率。