Google steuert Kühlung von Rechenzentren erstmals vollkommen per KI
MIT Technology Review meldet, hat Google kürzlich die Kontrolle über die Kühlung einiger seiner Rechenzentren komplett an ein KI-System übergeben. Damit steuert nun erstmals ein Algorithmus ein Rechenzentrum ganz ohne Zutun eines Menschen. Möglich wird dies durch neuronale Netze und Maschinen-Lernen, wobei Google das System zunächst per "Trial and Error" angelernt hat.
Die Grundlage bildet ein Algorithmus, der in den letzten Jahren bereits Empfehlungen für die mit dem Betrieb der Rechenzentren betrauten Mitarbeiter lieferte. Dieses System wurde über Jahre entwickelt und soll die bestmöglichen Einstellungen für das gesamte Kühlsystem aus Lüftern, Belüftung und anderen Komponenten liefern, um letztlich den Energiebedarf zu reduzieren.
Auf Basis der Empfehlungen der KI konnten die Data Center Manager bei Google den Energiebedarf der Kühlsysteme bereits um 40 Prozent senken. Ab sofort soll das System die Kühlung vollständig selbst auf breiter Basis steuern. So ganz 100 Prozent vertraut man dem Ganzen allerdings noch nicht, so dass stets ein Mensch die Möglichkeit hat, bei Bedarf einzuschreiten, falls das KI-System zu riskant agieren sollte oder Notsituationen auftreten.
Das Training der Kühlsystem-KI erfolgte mit dem sogenannten "Reinforcement Learning", bei dem unterschiedlichste Ansätze ausprobiert werden, um letztlich die effizienteste Lösung zu finden. Das gleiche Konzept kam auch schon bei der "AlphaGo" genannten KI zum Einsatz, die von dem zu Googles DeepMind gehörenden Team verwendet wurde, um erstmals einen Menschen in dem Spiel "Go" zu schlagen.
Noch gibt es großes Potenzial, was den Einsatz von KI-Konzepten im Server-Bereich angeht. So machen Kühlsysteme bisher nur rund 10 Prozent des gesamten Energiebedarfs eines Rechenzentrums aus. Größeres Potenzial hätte eine Steuerung der Lastverteilung der zahlreichen Serversysteme zur Erledigung bestimmter Aufgaben, so zumindest die Einschätzung von Experten.
Wie Die Grundlage bildet ein Algorithmus, der in den letzten Jahren bereits Empfehlungen für die mit dem Betrieb der Rechenzentren betrauten Mitarbeiter lieferte. Dieses System wurde über Jahre entwickelt und soll die bestmöglichen Einstellungen für das gesamte Kühlsystem aus Lüftern, Belüftung und anderen Komponenten liefern, um letztlich den Energiebedarf zu reduzieren.
Auf Basis der Empfehlungen der KI konnten die Data Center Manager bei Google den Energiebedarf der Kühlsysteme bereits um 40 Prozent senken. Ab sofort soll das System die Kühlung vollständig selbst auf breiter Basis steuern. So ganz 100 Prozent vertraut man dem Ganzen allerdings noch nicht, so dass stets ein Mensch die Möglichkeit hat, bei Bedarf einzuschreiten, falls das KI-System zu riskant agieren sollte oder Notsituationen auftreten.
Das Training der Kühlsystem-KI erfolgte mit dem sogenannten "Reinforcement Learning", bei dem unterschiedlichste Ansätze ausprobiert werden, um letztlich die effizienteste Lösung zu finden. Das gleiche Konzept kam auch schon bei der "AlphaGo" genannten KI zum Einsatz, die von dem zu Googles DeepMind gehörenden Team verwendet wurde, um erstmals einen Menschen in dem Spiel "Go" zu schlagen.
Noch gibt es großes Potenzial, was den Einsatz von KI-Konzepten im Server-Bereich angeht. So machen Kühlsysteme bisher nur rund 10 Prozent des gesamten Energiebedarfs eines Rechenzentrums aus. Größeres Potenzial hätte eine Steuerung der Lastverteilung der zahlreichen Serversysteme zur Erledigung bestimmter Aufgaben, so zumindest die Einschätzung von Experten.
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