Дисклеймер. Эта серия постов "Переводы от Sesevor" создается специально для нашего клуба в ознакомительно-развлекательных целях. Для тех из вас, кому интересно, что происходит в мире в различных областях бизнеса.

Наша цель — собрать для вас передовые идеи, которые можно взять себе на вооружение и применить их прямо сейчас, или подумать о развитии своего бизнеса и, возможно, откорректировать курс на ближайшие годы.

Пост № 56. Софи Бакалар и Артур Дональд написали статью в блоге collabfund.com о новой идее инвестирования. Они предложили вложить деньги в разработку ИИ, который обеспечивает работу систем охлаждения серверов в вычислительных центрах. Сегодня читаем небольшую заметку об этой идее.

ИИ для более холодной Земли

Миссия Phaidra по борьбе с выбросами центров обработки данных

Поскольку потребности в вычислениях растут в геометрической прогрессии, такой ИИ, как Phaidra, необходим для снижения выбросов.

Тот, кто хоть раз страдал от перегрева ноутбука, может оценить, что вычислительная мощность выделяет тепло.

Так же, как и ноутбук, центры обработки данных (ЦОД), в которых находятся серверы, обеспечивающие работу всего - от Netflix до NASA, - также выделяют тепло, которое необходимо снижать для поддержания работоспособности этих серверов.

Следовательно, охлаждение является одним из самых больших источников энергопотребления в ЦОД.

Энергетический кризис ЦОД

Фактически, в 2021 г. центры обработки данных во всем мире потребляли примерно столько же энергии, сколько Великобритания, что соответствует примерно 1-2% мирового потребления электроэнергии.

И по прогнозам это энергопотребление будет только увеличиваться, учитывая надвигающееся цунами вычислений - искусственный интеллект.

Этот бум приведет к удвоению или утроению объема энергии, потребляемой центрами обработки данных. Для сравнения, это означает, что центры обработки данных будут потреблять больше электроэнергии, чем любая страна мира, за исключением США и Китая.

Центры обработки данных и распределенные вычислительные системы уже потребляют значительную часть всей мировой выработки электроэнергии. В отсутствие технологических инноваций этот спрос на энергию и связанные с ним выбросы парниковых газов могут значительно возрасти.

Центры обработки данных находятся в уникальной энергетической дилемме, являясь одновременно и катализатором позитивных изменений, и потенциальным фактором, способствующим ухудшению ситуации с выбросами.

К счастью, искусственный интеллект способен стать как лекарством, так и причиной этого потенциального энергетического кризиса, компенсируя растущий спрос на энергию со стороны ЦОДов за счет повышения их производительности.

Именно поэтому мы недавно возглавили инвестирование в компанию Phaidra.

ИИ-решение компании Phaidra

Компания Phaidra основана Ведой Паннершевлам (технический директор), одним из пионеров AlphaGo, Кэти Хоффман (президент и главный операционный директор), возглавившей сотрудничество Trane и Deepmind, и Джимом Гао (генеральный директор), создавшим в Deepmind структуру, которая позволила снизить энергопотребление в центрах обработки данных Google почти на 40%.

Компания Phaidra использует искусственный интеллект для оптимизации эффективности работы центров обработки данных и других критически важных объектов.

Компания Phaidra не просто дает рекомендации, которые должны выполнять люди, а использует обучение с подкреплением - единственную ветвь машинного обучения, которая дает действия, а не просто предсказания, - для непосредственного управления охлаждением ЦОД и другими функциями, обеспечивая при этом соблюдение самых строгих требований безопасности.

Как это работает

Phaidra делает это путем подключения к существующей системе объекта (новое оборудование не требуется), обычно через систему управления зданием (BMS) или систему диспетчерского контроля и сбора данных (SCADA).

Это передает тысячи данных от датчиков непосредственно в агент искусственного интеллекта Phaidra, позволяя Альфреду (как его ласково назвала команда) определять и реализовывать (в режиме реального времени) действия, которые максимизируют производительность объекта, включая потребление энергии, выбросы CO2, стабильность, производительность оборудования. время выполнения и многие другие переменные.

Это радикально отличается от того, как работает промышленная автоматизация сегодня.

Промышленные объекты, такие как центры обработки данных, полагаются на жестко запрограммированные правила (состоящие из тысяч строк операторов IF/THEN), которые не адаптируются к меняющимся условиям. Эти явно запрограммированные системы управления заставляют физическое предприятие работать одинаково постоянно (или до тех пор, пока кто-то жестко не запрограммирует новое правило) – неоптимальный процесс, который приводит к деградации объекта.

Напротив, системы обучения с подкреплением Phaidra постоянно учатся и совершенствуются с течением времени, что приводит к постоянному повышению производительности и ускорению окупаемости инвестиций для клиентов Phaidra.

Выход за пределы центров обработки данных

Хотя возможность оптимизировать центры обработки данных более чем достаточно велика (как с точки зрения экономической отдачи, так и с точки зрения потенциального воздействия на климат), у Phaidra есть потенциал выйти за рамки среды центров обработки данных.

Их алгоритм представляет собой универсальную структуру, которую можно применять для чего угодно: от повышения эффективности преобразования электростанций до помощи производственным предприятиям в увеличении производительности.

Крупномасштабные промышленные системы могут добиться большего повышения эффективности.

Поскольку потребности в вычислениях растут в геометрической прогрессии, искусственный интеллект, подобный тому, который использует Phaidra, необходим для сокращения выбросов. 

Phaidra элегантно использует искусственный интеллект для своей оптимизации, иллюстрируя двойную перспективу и опасность технологии для климата.

Оригинал статьи можно прочитать по ссылке https://collabfund.com/blog/ai-for-a-cooler-earth/