Technologie AI Revue de presse : Même si la profondeur de l'apprentissage et d'autres machines méthodes d'apprentissage au cours des dernières années n'a pas peu de développement, mais ils une application directe dans la vraie scène industrielle, de sorte qu'ils contrôlent directement les systèmes industriels ont pas encore vu. Etude approfondie lui-même manque de robustesse face à certaines caractéristiques de la nouvelle situation est difficile de prédire le comportement est bien sûr importante aux contraintes, l'algorithme comment augmenter progressivement le contrôle, la coordination et la collaboration est aussi un problème humain. DeepMind et Google a récemment fait une nouvelle étape pour essayer de OBTENUE petit succès, puis introduit sur le blog DeepMind. AI Technology Review compilé comme suit.
De nombreux problèmes pressants auxquels fait face notre société humaine, il y a encore de nombreux problèmes deviennent plus complexes, tout le monde est impatient de trouver une bonne solution. Pour DeepMind et Google, ils croient que si les êtres humains peuvent être AI comme un outil pour explorer l'utilisation de nouvelles connaissances, il est beaucoup plus facile de trouver une solution.
2016, DeepMind et Google ont développé conjointement une maintenance du système de recommandation d'action à base d'AI d'être responsable de la régulation du système de refroidissement des opérations des centres de données du personnel devraient recommander des méthodes dans différentes conditions, il permet à Google était déjà avoir recommandé un très haut rendement énergétique centre de données du système va encore plus loin vers l'avant. Leur point de départ est très simple, afin de lutter contre le changement climatique mondial, un peu petites améliorations de grandes places de la consommation d'énergie peuvent également avoir un impact significatif dans la réduction de la consommation d'énergie, réduire les émissions de dioxyde de carbone.
Récemment, DeepMind de mettre à niveau le système à un nouveau niveau: recommander plus que les actions pour l'homme comme le système d'origine, puis de compléter les ressources humaines, les systèmes d'IA sont maintenant contrôlent directement le système de refroidissement du centre de données, bien sûr, il est encore données centre de surveillance des opérations par le personnel professionnel. Ceci est le premier système de contrôle basé sur le cloud, a été discrètement exécute plusieurs centres de données Google, des économies d'énergie durables.
travail
État instantané cinq minutes, ce sera recueilli tous les IA en nuage milliers de capteurs à partir des données dans le centre de données, le système de refroidissement centre de données est obtenue, il est alors la profondeur entrée du réseau de neurones. Ce réseau permettra de prédire comment différentes combinaisons possibles de différentes opérations auront une incidence sur la consommation d'énergie des centres de données. AI détermine alors un ensemble d'actions sera possible de minimiser la consommation d'énergie dans les conditions satisfaisant les restrictions de sécurité robustes. L'analyse des résultats de ces opérations sont ensuite retour SENT au centre de données, vérifiées et exécutées par le système de contrôle local.
L'idée du système tel est effectivement en cours d'exécution de l'utilisation d'Amnesty International recommande que l'opérateur d'origine du système dans le centre de données. Ils ont dit DeepMind les chercheurs, bien que le système de leur enseigner quelques-unes des plus récentes et des compétences opérationnelles, telles que la fabrication du support de refroidissement pour couvrir plus d'équipement, pas moins, mais pour réaliser ces actions recommandées prend effectivement beaucoup d'énergie pour faire fonctionner et la planification à long terme. Alors, ils voudront naturellement savoir, vous ne pouvez pas obliger les gens à contribuer à obtenir un même effet d'économie d'énergie.
Maintenant, ils peuvent être très heureux d'annoncer que la réponse est de l'énergie. Google est un opérateur de base de données, a déclaré: « Nous espérons économiser de l'énergie, mais aussi de réduire l'intensité de travail de l'opérateur du système automatisé nous permettra d'effectuer à une fréquence plus élevée d'action plus granulaire, tandis que les erreurs encore plus moins ".
La sécurité et la fiabilité
Les centres de données de Google ont généralement des milliers de serveurs qui prennent en charge le service de recherche Google, Gmail, YouTube et d'autres utilisateurs qui utiliseront tous les jours. Ces services peuvent garantir la fiabilité et le fonctionnement efficace est la chose la plus critique. Lors de la conception de l'interface de commande et l'agent AI derrière avec DeepMind et Google, tout un moyen sûr et fiable de la pensée de la conception de zéro, également utilisé huit mécanisme différent pour faire en sorte que le système peut toujours agir comme prévu.
Les méthodes qu'ils utilisent, une plus simple consiste à estimer l'incertitude. Pour chaque totalisant des centaines de millions d'actions possibles, le besoin d'agent AI pour calculer leur confiance que c'est une bonne action. motion de censure estimée ne va pas trop bas compte tenu.
Une autre méthode est deux Verify. AI a calculé les besoins d'action optimale à faire vérifie d'abord selon un intégré, mis au point par les opérations du centre de données du personnel ont une liste de restrictions de sécurité. Les résultats calculés en vérifiant, après l'envoi des données réelles du nuage au centre, le système de contrôle local pour limiter la liste des instructions de nouveau vérifier à nouveau en fonction de leur propre ensemble de sécurité. La conception redondante du processus d'inspection pour assurer un fonctionnement du système est toujours dans les limites de l'opérateur local qui ont toujours le contrôle total sur l'opération de frontière.
La chose la plus importante est, le centre de données de Google est toujours soumis à un contrôle complet de l'humanité, les êtres humains peuvent se retirer à tout moment le mode de contrôle AI. A cette époque, le système de commande passe automatiquement en toute transparence du contrôle de l'IA à la règle heuristique basée sur le terrain et le contrôle de conception du système basé sur l'utilisation industrielle automatisée moderne.
D'autres mécanismes de sécurité, ils ont élaboré la figure suivante:
La surveillance continue, redémarrage automatique des erreurs, lisse transfert, deux vérification, la communication ininterrompue, l'estimation de l'incertitude, les règles de conception du système de commande de veille et heuristiques, les instructions de l'homme de priorité
Plus nous utilisons plus les économies d'énergie
Par rapport au précédent système d'exploitation est recommandé de vérifier leur propre personnel et la mise en uvre des actions recommandées ont besoin pour fonctionner, le nouveau système de contrôle de l'IA est ses propres ces actions directes. DeepMind et Google chercheurs dans le développement de là délibérément pour optimiser les limites du système est mis à une plus petite stratégie plus étroite, pour le rendre sûr et fiable comme objectif principal, qui est de dire pour objectif d'économie d'énergie pour il a besoin de trouver un équilibre entre les risques d'instabilité et le manque de commentaires trop faibles économies conduisent à une optimisation.
Bien que seulement quelques mois sur la ligne, ce système est stable et peut économiser en moyenne d'environ 30% de l'énergie, mais ils regardent aussi avec impatience le système d'avenir peut être amélioré plus. En effet, comme plus de données, la capacité de jugement d'optimisation du système deviendra plus fort, comme indiqué ci-dessous. Alors que la technologie devient plus mature, les chercheurs DeepMind et Google à l'avenir pour optimiser la limite du système sera mis en lâche un peu, pour obtenir un meilleur effet d'économie d'énergie.
Ce contrôle direct du système AI de trouver une nouvelle façon de gérer le système de refroidissement de temps en temps, il y a des façons de faire même l'opérateur de base de données surpris. En étroite collaboration avec le système d'un personnel d'exploitation des centres de données Google surprendra et dit: « Cette AI utilisera des conditions de froid en dehors des caractéristiques de l'eau de refroidissement pour produire plus froid que d'habitude, puis de réduire le centre de données nécessaire refroidissement consommation d'énergie les règles elles-mêmes ne sont pas mieux en mieux, mais l'IA peut ah ".
Pour un fonctionnement sûr a été géré de manière indépendante, ce qui réduit la consommation d'énergie directement les systèmes de contrôle de l'IA, DeepMind et Google se sentent très excités. Cependant, l'utilisation de ces systèmes dans le centre de données était juste le début. À l'avenir à long terme, ils pensent qu'il ya beaucoup de potentiel à utiliser cette technologie dans d'autres scénarios industriels, il peut aider à lutter contre le changement climatique à plus grande échelle.
via deepmind.com, AI compilateur Technology Review
