Google vient de donner le contrôle du refroidissement du centre de données à une IA

Un centre de données Google à Council Bluffs, Iowa.

Google a révélé aujourd'hui qu'il avait confié le contrôle du refroidissement de plusieurs de ses centres de données Léviathan à un algorithme d'IA.

Au cours des deux dernières années, Google a testé un algorithme qui apprend comment ajuster au mieux les systèmes de refroidissement (ventilateurs, ventilation et autres équipements) afin de réduire la consommation d'énergie. Ce système faisait auparavant des recommandations aux responsables de centres de données, qui décideraient de les mettre en œuvre ou non, conduisant à des économies d'énergie de environ 40 pour cent dans ces systèmes de refroidissement.

Maintenant, dit Google, il a effectivement passé le contrôle à l'algorithme, qui gère tout seul le refroidissement de plusieurs de ses centres de données.

C'est la première fois qu'un système de contrôle industriel autonome sera déployé à cette échelle, à notre connaissance, déclare Mustafa Suleyman , responsable de l'IA appliquée chez DeepMind, la société d'intelligence artificielle basée à Londres que Google a acquise en 2014.

Le projet démontre le potentiel de l'intelligence artificielle pour gérer l'infrastructure et montre comment les systèmes d'IA avancés peuvent fonctionner en collaboration avec les humains. Bien que l'algorithme fonctionne de manière indépendante, une personne le gère et peut intervenir si elle semble faire quelque chose de trop risqué.

L'algorithme exploite une technique connue sous le nom d'apprentissage par renforcement, qui apprend par essais et erreurs. La même approche a conduit à AlphaGo, le programme DeepMind qui a vaincu les joueurs humains du jeu de société Go (voir 10 Breakthrough Technologies : Reinforcement Learning ).

DeepMind a alimenté son nouvel algorithme avec les informations recueillies auprès des centres de données de Google et l'a laissé déterminer quelles configurations de refroidissement réduiraient la consommation d'énergie. Le projet pourrait générer des millions de dollars d'économies d'énergie et pourrait aider l'entreprise à réduire ses émissions de carbone, a déclaré Joe Kava, vice-président des centres de données chez Google.

Kava dit que les gestionnaires faisaient confiance au système précédent et avaient peu d'inquiétudes quant à la délégation d'un plus grand contrôle à une IA. Pourtant, le nouveau système dispose de contrôles de sécurité pour l'empêcher de faire quoi que ce soit qui ait un effet négatif sur le refroidissement. Un responsable de centre de données peut observer le système en action, voir quel est le niveau de confiance de l'algorithme quant aux modifications qu'il souhaite apporter et intervenir s'il semble faire quelque chose de fâcheux.

La consommation d'énergie des centres de données est devenue un problème urgent pour l'industrie technologique. UNE rapport 2016 Des chercheurs du Lawrence Berkeley National Laboratory du Département américain de l'énergie ont découvert que les centres de données américains ont consommé environ 70 milliards de kilowattheures en 2014, soit environ 1,8 % de la consommation nationale totale d'électricité.

Mais les efforts pour améliorer l'efficacité énergétique ont été considérables. Le même rapport a révélé que les gains d'efficacité annulent presque les augmentations de la consommation d'énergie des nouveaux centres de données, bien que le total devrait atteindre environ 73 milliards de kilowattheures d'ici 2020.

L'utilisation de l'apprentissage automatique est un développement important, déclare Jonathan Koomey, l'un des plus grands experts mondiaux de la consommation d'énergie des centres de données. Mais il ajoute que le refroidissement représente une quantité relativement faible de la consommation d'énergie d'un centre, environ 10 %.

Koomey pense que l'utilisation de l'apprentissage automatique pour optimiser le comportement des puces informatiques gourmandes en énergie à l'intérieur des centres de données pourrait s'avérer encore plus importante. J'ai hâte de voir Google et d'autres grands acteurs appliquer de tels outils pour optimiser leurs charges informatiques », déclare-t-il. «Les possibilités côté calcul sont dix fois plus grandes que pour le refroidissement.

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