谷歌DeepMind的人工智能触角早已胜利伸向动力领域_中国机械设备资讯网-中国最大的机械设备行业网站

2019-10-31 09:50:17

据Business Insider报道，牛津大学人类将来研讨所（Future of Humanity Institute）本周在YouTube上发布了一段视频，内容是SpaceX开创人埃隆·马斯克（Elon Musk）、DeepMind首席执行官丹米斯·哈撒比斯（Demis Hassabis）、牛津大学哲学家尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）等数位专家学者关于人工智能将来开展的说话。
　　关于人工智能这个话题，DeepMind首席执行官丹米斯·哈撒比斯（Demis Hassabis）比埃隆·马斯克（Elon Musk）更有发言权。
DeepMind首席执行官丹米斯·哈撒比斯
　　去年，技术领域最受关注的消息便是人工智能体系在围棋竞赛中击败了世界冠军李世石，而这个体系便是由DeepMind开发的。
李世石与丹米斯·哈撒比斯
　　2010年，丹米斯·哈撒比斯与人开办人工智能初创公司DeepMind Technoloies并担任公司首席执行官一职，专门从事通用学习算法的开发。2014年1月，谷歌以6．25亿美元收购DeepMind。　　2016年7月，DeepMind应用人工智能技术来优化改良动力治理，后果惊人。他们在谷歌开发了一套体系，用机器学习来治理数据核心，冀望到达比人治理更省电的后果。终极成果十分没有错，实际成就是：比人治理的时分节电40％。　　为把事件说明白须要简略先容一下配景：　　Google这类大互联网公司的利用好比搜寻、Gmail、公有云效劳等是完整跑在本人的效劳器集群上的，这些集群无比庞大通常有数百万台效劳器。　　因为效劳器太多因而并没有会只放在一个处所，而是散布在多个数据核心里。治理各个数据核心时，一个中心问题就是冷却。咱们手机用光阴长了还发烧，那么多老是在跑的效劳器假如不有效的冷却办法，那数据核心会变的火炉一样。　　数据核心的冷却体系跟中央空调差未几，这样一来就须要来依据环境来节制什么时分开冷却体系，开几度等。但每个数据核心所处的地点、架构并没有完整一致，这就给治理带来了一些费事。　　DeepMind把这种费事总结为三点：　　1．冷却设备、操作设备的法子、环境之间没有是简略的线性关联。也就是说没有是环境温度是30度时，那冷却体系调成20度就完了。　　2．冷却体系并没有能迅速呼应内部或外部的变化。也就是说外部气温回升，您据此进行调剂，但实际起后果的时分，外部气温可能又降低了。　　3．每个数据核心都有本人奇特的架构跟地舆地位。　　DeepMind解决这问题时显然又会用神经网络，这次他们练习了三个神经网络：　　一个神经网络用各种传感器搜集来的数据进行练习，好比：温度、功率、泵速等；　　一个神经网络被练习用于预测下一小时的温度；
　　一个神经网络被练习用于预测下一小时的工作负荷。
　　都练习完之后DeepMind把这三个神经网络在某一个数据核心进行了利用，评测的指标是PUE（Power Usage Effectiveness），这个值表现数据核心动力耗费在整个IT动力耗费中的占比（显然越低越好）。为了阐明成果，DeepMind贴了一张图出来：　　DeepMind称2017年将把这一技术利用于发电厂及其余数据核心。

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