2014年，谷歌以4亿英镑的价格收买DeepMind，DeepMind成为谷歌AI的试验地。DeepMind在成功发明晰AlphaGo并成功打败韩国围棋名将李世石后变得众所周知。而最近，谷歌开端运用DeepMind做一些更有实践含义的作业——削减动力开支，并将节约下来的开支作为2014年收买DeepMind的部分付出金钱。

　　谷歌宣布的一份博客写道：“人工智能在节能减排的含义十分严重，也将提高谷歌云渠道上其它公司的能效。运用机器学习协助节约能耗也是致力于应对全球气候改变的办法。”

　　DeepMind负责人DemisHassabis近期在承受彭博社采访时泄漏，DeepMind的最新一项测验是将人工智能接入谷歌数据中心，来寻求协助这家巨无霸公司节约动力开支。

　　谷歌从两年前开端把机器学习引进数据中心，期望借此探究出节约公司巨大动力开支的办法。一个月前，谷歌把DeepMind更为细分的人工智能东西用于服务器散热。这项测验协助公司节约了40%的动力，将谷歌整体能效提高15%。

　　谷歌没有泄漏具体节约的开支金额规划。可是依据美国动力信息办理局的数据，一般企业的均匀电价每兆瓦在25~40美元间。因而，即便节约10%的能耗，长时间来看，也将是一笔上亿规划的本钱减支。

　　曩昔谷歌在新动力范畴进行许多出资，用于数据中心。谷歌也是现在全球仅有一个运用可再生动力的数据运营渠道。动力节约关于谷歌本身事务以及云存储客户都具有重要含义。

　　经过人工智能技能可以操控核算机服务器和相关的散热体系。这个技能和DeepMind教核算机玩Atari电子游戏的原理是相同的。DeepMind称可以运用神经网络的形式识别体系来猜测用电量的改变，然后到达节约能耗的意图。

　　谷歌方面的数据显现，2014年用电总量达4402836兆瓦时，相当于美国366903户家庭全年的用电量。其间很大一部分电用于支撑谷歌数据中心的全球网络服务和手机App。

　　自2008年以来，谷歌每年都要发布数据中心的年度动力陈述，告知外界怎么坚持其数据中心较低的动力耗费。谷歌在每年陈述中都强调了其数据中心的“电力运用功率（power-usageeffectiveness，PUE）”这一概念。谷歌将PUE界说为：“数据中心设备所耗费的总功率除以IT设备所耗费的功率。”

　　PUE的基准值为2.0，即意味着IT设备每耗费一瓦功率，就别的需求一瓦功率支撑数据中心的照明和设备冷却体系。越挨近1标明能效越高。谷歌2014年之前的PUE现已到达了惊人的1.12，比其他公司的数据中心节能近50%。

　　近年来，谷歌采取了各种办法下降其数据中心的PUE值。它将其数据中心“冷通道”（ColdAisle）的温度坚持在27℃左右，以节约动力，并运用外部空气冷却其数据中心，而不是运用耗能的冷却体系。一起，谷歌还研发了自己的节能服务器，并运用神经网络提高数据中心能效。

　　谷歌数据中心的实践测验标明，机器学习是运用传感器数据对数据中心能效建模的一种有用办法，可带来明显的本钱节约。深度学习算法是对人工神经网络的开展，在节能减排方面的使用是许多科技企业重视的方向之一。在核算才能变得日益廉价的今日，深度学习企图树立更大更杂乱的神经网络。

　　该神经网络研讨的要素包含了服务器总负载，水泵、冷却塔、冷水机组、干式冷却器、作业中的冷水注水泵数量；冷却塔水温、湿球温度、野外湿度、风速、风向等。谷歌运用传感器布置了亿万个数据点来搜集这些基础设备和电能运用信息。令人惊奇的是，谷歌只用一台服务器就能跑这个神经网络了。谷歌还经过机器学习对这些数据进行研讨，并树立起模型来猜测并进一步改善数据中心能效。

　　DemisHassabis表明：“数据中心的120多个变量都由人工智能软件来操控，一起还操控电扇和散热体系。这现已十分了不得。但这还仅仅咱们一个方案的开端。”据Hassabis介绍，现在DeepMind不只知道整个体系怎么运作，而且知道缺少哪些信息，因而可以让谷歌为数据中心参加更多的传感器，然后使得整个软件的作业愈加高效。

　　中国企业也在重视人工智能在节能减排方面的使用。国内新式智能家居LifeSmart就与宜家旗下Eliq协作，参加挪威动力公司动力缺少项目，经过电量传感器了解家中每样设备的用电数据，一起供给用电情况的大数据剖析服务。除了协助人们在家庭环境中完成节电以外，还方案用于企业和工厂范畴。LifeSmart表明：“假如将这种人工智能用在工业和企业中，去调节一些不可控的要素，不需求耗费许多人力，而且愈加精准和高效。”LifeSmart现已和阿里巴巴进行节能作业项意图协作，会议形式、作业形式、下班形式等场景大大提高了作业功率，节约动力与人力本钱。

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