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谷歌DeepMind的人工智能觸角早已成功伸向能源領(lǐng)域

2018-05-02 16:36:34 領(lǐng)能知道  點(diǎn)擊量: 評論 (0)
2016年7月,DeepMind利用人工智能技術(shù)來優(yōu)化改進(jìn)能源管理,效果驚人。他們在谷歌開發(fā)了一套系統(tǒng),用機(jī)器學(xué)習(xí)來管理數(shù)據(jù)中心,期望達(dá)到比人管理更省電的效果。最終結(jié)果非常不錯(cuò),實(shí)際成績是:比人管理的時(shí)候節(jié)電40%。

據(jù)Business Insider報(bào)道,牛津大學(xué)人類未來研究所(Future of Humanity Institute)本周在YouTube上發(fā)布了一段視頻,內(nèi)容是SpaceX創(chuàng)始人埃隆·馬斯克(Elon Musk)、DeepMind首席執(zhí)行官丹米斯·哈撒比斯(Demis Hassabis)、牛津大學(xué)哲學(xué)家尼克·博斯特羅姆(Nick Bostrom)等數(shù)位專家學(xué)者關(guān)于人工智能未來發(fā)展的談話。

關(guān)于人工智能這個(gè)話題,DeepMind首席執(zhí)行官丹米斯·哈撒比斯(Demis Hassabis)比埃隆·馬斯克(Elon Musk)更有發(fā)言權(quán)。

DeepMind首席執(zhí)行官丹米斯·哈撒比斯

去年,技術(shù)領(lǐng)域最受關(guān)注的新聞便是人工智能系統(tǒng)在圍棋比賽中擊敗了世界冠軍李世石,而這個(gè)系統(tǒng)便是由DeepMind開發(fā)的。

李世石與丹米斯·哈撒比斯

2010年,丹米斯·哈撒比斯與人創(chuàng)辦人工智能初創(chuàng)公司DeepMind Technoloies并擔(dān)任公司首席執(zhí)行官一職,專門從事通用學(xué)習(xí)算法的開發(fā)。2014年1月,谷歌以6.25億美元收購DeepMind。

2016年7月,DeepMind利用人工智能技術(shù)來優(yōu)化改進(jìn)能源管理,效果驚人。他們在谷歌開發(fā)了一套系統(tǒng),用機(jī)器學(xué)習(xí)來管理數(shù)據(jù)中心,期望達(dá)到比人管理更省電的效果。最終結(jié)果非常不錯(cuò),實(shí)際成績是:比人管理的時(shí)候節(jié)電40%。

為把事情說清楚需要簡單介紹一下背景:

Google這類大互聯(lián)網(wǎng)公司的應(yīng)用比如搜索、Gmail、公有云服務(wù)等是完全跑在自己的服務(wù)器集群上的,這些集群無比龐大通常有數(shù)百萬臺(tái)服務(wù)器。

由于服務(wù)器太多因此并不會(huì)只放在一個(gè)地方,而是分布在多個(gè)數(shù)據(jù)中心里。管理各個(gè)數(shù)據(jù)中心時(shí),一個(gè)核心問題就是冷卻。我們手機(jī)用時(shí)間長了還發(fā)熱,那么多總是在跑的服務(wù)器如果沒有有效的冷卻措施,那數(shù)據(jù)中心會(huì)變的火爐一樣。

數(shù)據(jù)中心的冷卻系統(tǒng)和中央空調(diào)差不多,這樣一來就需要來根據(jù)環(huán)境來控制什么時(shí)候開冷卻系統(tǒng),開多少度等。但每個(gè)數(shù)據(jù)中心所處的地點(diǎn)、架構(gòu)并不完全一致,這就給管理帶來了一些麻煩。

DeepMind把這種麻煩總結(jié)為三點(diǎn):

  • 1.冷卻設(shè)備、操作設(shè)備的方法、環(huán)境之間不是簡單的線性關(guān)系。也就是說不是環(huán)境溫度是30度時(shí),那冷卻系統(tǒng)調(diào)成20度就完了。

  • 2.冷卻系統(tǒng)并不能迅速響應(yīng)內(nèi)部或外部的變化。也就是說外部氣溫上升,你據(jù)此進(jìn)行調(diào)整,但實(shí)際起效果的時(shí)候,外部氣溫可能又下降了。

  • 3.每個(gè)數(shù)據(jù)中心都有自己獨(dú)特的架構(gòu)和地理位置。

DeepMind解決這問題時(shí)顯然又會(huì)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這次他們訓(xùn)練了三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):

  • 1、一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用各種傳感器收集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,比如:溫度、功率、泵速等;

  • 2、一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練用于預(yù)測下一小時(shí)的溫度;

  • 3、一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練用于預(yù)測下一小時(shí)的工作負(fù)荷。

都訓(xùn)練完之后DeepMind把這三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某一個(gè)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行了應(yīng)用,評測的指標(biāo)是PUE(Power Usage Effectiveness),這個(gè)值表示數(shù)據(jù)中心能源消耗在整個(gè)IT能源消耗中的占比(顯然越低越好)。為了說明結(jié)果,DeepMind貼了一張圖出來:

DeepMind稱2017年將把這一技術(shù)應(yīng)用于發(fā)電廠及其他數(shù)據(jù)中心。

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責(zé)任編輯:售電衡衡

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