Google ha affidato a un algoritmo il compito di gestire parte della sua infrastruttura.
di Will Knight
Google ha trasferito a un algoritmo di intelligenza artificiale il controllo sugli impianti di raffreddamento di molti dei suoi imponenti data center.
Negli ultimi anni, Google ha testato un algoritmo capace di imparare come regolare ottimamente i sistemi di raffreddamento – ventole, aspiratori ed altre attrezzature – per cercare di ridurre il consumo energetico. Il sistema veniva impiegato per trasmettere raccomandazioni ai direttori dei data center che potevano decidere se implementare, o meno, tali consigli, e già questa strategia aveva portato a risparmi energetici prossimi al 40 percento.
Ora, Google ha annunciato di aver trasferito ufficialmente il controllo delle operazioni a questo algoritmo, il quale gestirà autonomamente le operazioni di raffreddamento presso diversi data center.
“È la prima volta che un sistema di controllo industriale autonomo viene implementato su una scala così grande, la più grande di cui siamo a conoscenza”, commenta Mustafa Suleyman, https://twitter.com/mustafasuleymn capo dell’IA applicata per DeepMind, la società di intelligenza artificiale acquisita da Google nel 2014.
Il progetto dimostra il potenziale dell’IA nella gestione delle infrastrutture – e mostra come sistemi avanzati di intelligenza artificiale possano lavorare al fianco degli umani. Sebbene l’algoritmo operi indipendentemente, una persona resta responsabile della sua gestione e può intervenire all’occorrenza.
L’algoritmo di Google sfrutta una tecnica conosciuta come apprendimento rinforzato, grazie alla quale è in grado di apprendere dai propri errori. Lo stesso approccio ha portato ad AlphaGo, il programma di DeepMind che ha stracciato giocatori esperti al gioco da tavolo Go (vedi “10 Breakthrough Technologies: Reinforcement Learning”).
DeepMind ha messo a disposizione del nuovo algoritmo le informazioni raccolte dai data center di Google, lasciando che determinasse le configurazioni di raffreddamento che avrebbero ridotto il consumo energetico. Il progetto potrebbe generare milioni di dollari in risparmio energetico e contribuire alla riduzione delle emissioni di anidride carbonica del colosso tech, spiega Joe Kava, vice presidente dei data center di Google.
Kava spiega che i direttori dei data center si fidavano già del sistema precedente ed avevano poche ragioni per dubitare della sua capacità di controllare più direttamente le operazioni. Ciononostante, il nuovo sistema monta controlli di sicurezza pensati per impedire che questo prenda decisioni che potrebbero avere effetti controproducenti sul raffreddamento degli impianti. Il direttore di ciascun data center potrà osservare il sistema in azione, constatare il livello di confidenza dell’algoritmo nelle decisioni che intende prendere, e intervenire nel caso dovesse ritenere che una sua decisione potrebbe avere effetti indesiderati.
Il consumo energetico dei data center è un tema pressante nell’industria tech. Un rapporto del 2016, stilato da ricercatori del Lawrence Berkeley National Laboratory del DoE, descriveva come i data center negli Stati Uniti avevano consumato intorno a 70 miliardi di kilowatt-ora nel 2014 – pari a circa l’1,8 percento del consumo energetico nazionale.
Gli sforzi mirati al miglioramento dell’efficienza energetica sono stati finora importanti. Lo stesso rapporto descriveva come i guadagni in termini di efficienza energetica stavano pressoché cancellando l’incremento nel consumo energetico da parte dei nuovi data center, pur anticipando che il consumo complessivo salirà a 73 miliardi di kilowatt-ora entro il 2020.
“L’introduzione dell’apprendimento automatico rappresenta un importante sviluppo”, spiega Jonathan Koomey, uno dei principali esperti di consumo energetico dei data center. Allo stesso tempo, però, Koomey sostiene che le operazioni di raffreddamento rappresentino una voce relativamente ridotta, pari a circa il 10 percento del consumo complessivo di energia in un data center.
Koomey ritiene che l’impiego di algoritmi di apprendimento automatico per ottimizzare il comportamento dei computer nei data center potrebbe rivelarsi ancor più significativo. “Sono ansioso di assistere all’applicazione di questi strumenti nell’ottimizzazione dei carichi di calcolo di Google ed altri importanti giocatori”, dice. “Le possibilità sotto il punto di vista del calcolo sono dieci volte superiori rispetto a quelle del raffreddamento”.
Immagine: Un data center di Google a Council Bluffs, Iowa.
(MO)
