为什么谷歌已准备好向AI委托能源管理

本文是从中汲取的能源周刊通讯从格林斯，星期四跑步。

我们与人工智能潜力的集体迷恋是真实的。

本月从麦肯锡进行研究表明到2030年，70％的企业将采用AI在某种形式或另一个形式 - 五个最常见的成像，语言翻译，自动化，机器人和先进机器学习中的应用中心。

尽管我们人类没有想出在回答有关数据安全、隐私问题、决策偏差等合理问题时，早期形式的AI正在为许多前面产生具体进展 - 包括与能源管理有关的申请。

本周初期，自身射线 - AI AI公司，帮助如国家电网，Nextera，Xcel，E.ON，总和中国光线和电力（CLP）等公司优化其电力资源 -在阶段的风险资金中陷入了3200万美元。它适用于10大北美公用事业中的七个。我在2018年底之前提到了它的平台上有5千兆瓦的电力吗？本轮的新投资者包括CLP，INNOGY，ORSTED和TENASKA。

其AI控制系统建议的自动化能源管理建议有助于促进30％的一致节约。

然而，对于大多数Greenbiz读者更接近家庭，是Google在大规模数据中心运营中使用AI的持续实验的最新详细信息。科技巨头分享了一些结果最近的博客由谷歌数据中心工程师Amanda Gasparik和Deepmind Ai团队，克里斯赌博和Jim Gao的两个成员。

也许最戏剧性的外卖是这个：其AI控制系统建议的自动化能源管理建议有助于推动一致节省30％。它的表现随着它的学习而越来越好。事实上，该系统实际上是如此良好，谷歌正在让它在没有人为干预的情况下采取行动。

“看到AI学会利用冬季条件并产生比正常水更冷，这令人惊讶，这减少了数据中心内的冷却所需的能量，”在帖子中引用另一个谷歌数据中心工程师。“规则不会随着时间的推移而变得更好，但是AI。”

我问谷歌团队是否对结果感到惊讶。在对我的问题的书面回答中，GAO告诉我，工程师没有想到某些过程AI所建议的，例如在多个设备上传播冷却措施，以更大的影响或减少有助于拉出热量的水流冷却系统。（传统逻辑建议增加流量。）

顺便说一句，这不是什么理论科学实验。Gao告诉我，该系统“目前存在于多个谷歌数据中心，并计划进一步推出。”

您的数据中心怪人何时可以掌握这项技术？不随时。“我们可以看到这一点的吸引力，我们认为系统潜力适用于谷歌的数据中心之外的其他工业系统，以帮助减少甚至更加兰德的规模的二氧化碳排放量，”GAO写了我。“然而，我们的直接关注是在谷歌的数据中心内微调系统并将其推出到更多网站。”

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