نظام التبريد بالذكاء الاصطناعي من Google DeepMind: كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في كفاءة الطاقة في مراكز البيانات
يحقق Google DeepMind نسبة -40% من طاقة تبريد مركز البيانات (ولكن فقط -4% من إجمالي الاستهلاك، حيث إن التبريد يمثل 10% من الإجمالي) - دقة 99.6% مع خطأ بنسبة 0.4% على PUE 1.1 من خلال 5 طبقات من التعلم العميق، و50 عقدة، و19 متغير إدخال على 184,435 عينة تدريب (بيانات عامين). تم تأكيده في 3 منشآت: سنغافورة (أول نشر عام 2016)، وإيمشافن، وكاونسل بلافز (استثمار بقيمة 5 مليارات دولار). PUE على مستوى الأسطول على مستوى Google 1.09 مقابل متوسط الصناعة 1.56-1.58. يتنبأ نموذج التحكم التنبؤي بدرجة الحرارة/الضغط في الساعة التالية من خلال إدارة أحمال تكنولوجيا المعلومات والطقس وحالة المعدات في نفس الوقت. أمان مضمون: تحقق من مستويين، يمكن للمشغلين تعطيل الذكاء الاصطناعي دائماً. القيود الحرجة: عدم وجود تحقق مستقل من شركات التدقيق/المختبرات الوطنية، يتطلب كل مركز بيانات نموذجًا مخصصًا (8 سنوات لم يتم تسويقه أبدًا). يتطلب التنفيذ من 6 إلى 18 شهرًا فريقًا متعدد التخصصات (علوم البيانات، والتدفئة والتهوية وتكييف الهواء، وإدارة المرافق). قابل للتطبيق خارج مراكز البيانات: المنشآت الصناعية والمستشفيات ومراكز التسوق ومكاتب الشركات. 2024-2025: انتقال Google إلى التبريد السائل المباشر لوحدة المعالجة الحرارية TPU v5p، مما يشير إلى الحدود العملية لتحسين الذكاء الاصطناعي.