Centro de datos

Google reduce un 40% el uso de energía de los centros de datos empleando DeepMind

Google ha aprovechado la inteligencia superior de la red neuronal de DeepMind para reducir un 40% la energía que utilizan sus centros de datos. La compañía ya planea utilizar el algoritmo de aprendizaje automático de DeepMind para alcanzar otros retos en sus centros de datos.

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Google ha aprovechado la inteligencia superior de la red neuronal de DeepMind para reducir en gran medida la energía que utilizan sus centros de datos.

“Esto también ayudará a las compañías que trabajan con la nube de Google a mejorar su propia eficiencia energética”, ha explicado la compañía en un blog. “Google es solo uno de los muchos operadores de centros de datos del mundo, pero muchos de ellos no utilizan energías renovables como nosotros”, continuaba.

Google se ha fijado el objetivo de, con el tiempo, alimentar sus centros de datos con energía 100% renovable. A día de hoy, dicha energía es empleada para cubrir el 35% de sus necesidades energéticas.

La compañía de Mountain View ha invertido 1,5 billones de dólares en 22 proyectos de energía solar y eólica en todo el mundo, convirtiéndose así en el mayor comprador corporativo de energía renovable.

DeepMind, compañía inglesa de Inteligencia Artificial que Google compró en 2014, creó una red neuronal que puede aprender activamente de un entorno y resolver tareas complejas.

La infraestructura de los centros de datos de Google da soporte a servicios de internet como Google Search, Gmail y YouTube, pero sus servidores generan cantidades masivas de calor que “deben ser eliminadas para mantener los servidores funcionando”.

“El enfriamiento normalmente se lleva a cabo mediante grandes equipos, como bombas o torres de refrigeración”, señala la compañía. “Comenzamos a aplicar el aprendizaje automático hace dos años para operar nuestros data centers con más eficiencia, y en los últimos meses los investigadores de DeepMind comenzaron a trabajar con equipos de los centros de datos de Google para mejorar significativamente la utilidad del sistema”.

DeepMind ha utilizado datos históricos, como la temperatura, la potencia y las velocidades de la bomba, recogidas por los miles de sensores de sus centros de datos, para entrenar su red neuronal de Inteligencia Artificial y conseguir así una mayor eficacia en el uso de la energía en un futuro próximo.

Google ahora planea utilizar el algoritmo de aprendizaje automático de DeepMind para alcanzar otros retos en sus centros de datos, como mejorar la eficiencia de la conversión de energía, reducir los niveles de energía de los semiconductores o aumentar el rendimiento de la fabricación. 



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