谷歌利用其DeepMind神经网络的高级智能，找到了大幅降低能耗的方法其数据中雷竞技电脑网站心,这占40%全球互联网。
“这也将帮助其他使用谷歌云的公司提高自身的能源效率，”谷歌在一份报告中说博客的成就。“虽然谷歌只是世界上众多数据中心运营商之一，但许多运营商不像我们这样雷竞技电脑网站使用可再生能源。”
谷歌已经设定了一个目标，最终使用100%的可再生能源为其数据中心供电。雷竞技电脑网站今天,该公司声称在美国，可再生能源占电力需求的35%。
谷歌
该图显示了使用DeepMind算法进行测试的典型一天，以推荐最有效的电力使用效率。这个图表显示了机器学习建议的开启和关闭时间。
该公司还与全球22个公用事业规模的风能或太阳能项目合作，或直接投资15亿美元，使其成为最大的可再生能源企业买家。
谷歌在其数据中心网站上表示:“这些项目的总装机容量超过2.5吉瓦，远远超过我们的用电量。”雷竞技电脑网站“相比之下，这相当于50万户家庭的用电量。”
总部位于伦敦的人工智能公司DeepMind谷歌于2014年收购神经网络是一种受人类中枢神经系统启发的神经网络，它可以主动地了解环境，以解决复杂的任务。
谷歌庞大的数据中心基础设施支持诸如雷竞技电脑网站谷歌搜索、Gmail和YouTube等互联网服务，但其服务器产生的大量热量“必须被清除，以保持服务器运行”。
谷歌说:“这种冷却通常是通过大型工业设备来实现的，如泵、冷却器和冷却塔。”“两年前，我们开始应用机器学习来更有效地运行我们的数据中心。雷竞技电脑网站在过去的几个月里，DeepMind的研究人员开始与谷歌的数据中心团队合作，以显著提高系统的实用性。”雷竞技电脑网站
DeepMind使用了温度、功率和泵速等历史数据，这些数据已经被其数据中心的数千个传感器收集起来，并用于训练人工智能雷竞技电脑网站平均未来PUE(电力使用效率)的神经网络，“定义为总建筑能源使用与IT能源使用的比率。”
然后利用附加的神经网络来预测数据中心未来的温度和压力，从而提出行动建议。雷竞技电脑网站
“我们的机器学习系统能够始终如一地实现冷却能耗减少40%的目标，这相当于在考虑了电气损耗和其他非冷却效率低下的情况下，整体PUE降低了15%。”它还产生了该网站所见过的最低的PUE，”谷歌说。
现在，谷歌计划将DeepMind的机器学习算法用于其他数据中心挑战，比如提高电厂转换效率(从相同的输入单元获得更多能量);雷竞技电脑网站减少半导体制造的能源和水的使用;帮助制造工厂提高生产能力。
该公司计划分享研究结果，以便其他数据中心和工业系统运营商也能从中受益。雷竞技电脑网站
这个故事，“谷歌的DeepMind人工智能可以削减数据中心40%的电力消耗”，最初是由雷竞技电脑网站《计算机世界》 。