C'est pas mon idée !

mardi 26 juillet 2016

DeepMind aide Google à économiser l'énergie

Billet de blog Google DeepMind
Entre la futilité d'une victoire au jeu de go et la crainte qu'elle n'asservisse l'homme, l'intelligence artificielle doit encore démontrer comment elle aidera à « rendre le monde meilleur ». Pour DeepMind, qui a fait de cette phrase sa devise, l'ambition pourrait commencer par une meilleure maîtrise de la facture énergétique de Google.

Le monde « digital » dans laquelle nous vivons désormais à conduit en quelques années à une croissance dramatique et ininterrompue des centres de production informatiques hébergeant les services que nous utilisons quotidiennement. Selon certaines estimations, ils représenteraient maintenant jusqu'à 5% de la consommation d'électricité dans le monde et, donc, une contribution significative aux émissions de gaz à effet de serre et leurs conséquences sur l'environnement (dont le réchauffement de la planète).

Naturellement, avec ses centaines de milliers (voire millions ?) de serveurs, Google figure en première ligne des responsables de cette inflation sans fin prévisible. Mais, autant par souci de responsabilité sociale que pour réduire ses coûts, elle est également, depuis une dizaine d'années, une pionnière des efforts en matière de réduction de son empreinte environnementale. Elle peut ainsi se vanter de concevoir des infrastructures à l'efficacité inégalée et d'investir constamment dans des sources d'énergie renouvelables.

Parmi d'autres approches d'optimisation, Google explore actuellement, avec sa filiale spécialisée DeepMind, les possibilités d'appliquer des techniques d'intelligence artificielle afin d'améliorer encore la performance de ses équipements. Après deux ans de recherche, une première mise en œuvre concrète a été testée dans un centre de production opérationnel et ses résultats sont extraordinaires : les algorithmes d'apprentissage automatique permettent de réduire de 40% les besoins de climatisation, durablement (soit une baisse de 15% de la consommation électrique totale du site).

Le refroidissement est en effet à la fois un des postes les plus gourmands en électricité des installations (parce que les puces électroniques dégagent beaucoup de chaleur) et un des défis les plus complexes pour les ingénieurs chargés d'en modéliser le fonctionnement (le nombre de paramètres entrant en jeu est colossal). Dans ce contexte, les méthodes prédictives de DeepMind apportent une solution idéale pour anticiper les évolutions de température et ajuster finement les réglages de climatisation.

La prouesse accomplie par DeepMind est d'autant plus notable que les centres de production de Google sont déjà hyper optimisés. Alors, on se prend à rêver aux économies (pas uniquement financières) que pourraient réaliser d'autres entreprises si elles se mettaient à appliquer les mêmes recettes… Hélas, même si ces dernières étaient rendues publiques, il est à craindre que les pré-requis ne seraient pas remplis (par exemple les milliers de capteurs dont les mesures alimentent les algorithmes).

En attendant la généralisation de l'intelligence artificielle dans les sites informatiques, il restera toujours possible d'adopter le « cloud » de Google, de manière à bénéficier indirectement de son expertise et réduire l'impact environnemental de l'entreprise…

Google DeepMind

Aucun commentaire:

Publier un commentaire

Afin de lutter contre le spam, les commentaires ne sont ouverts qu'aux personnes identifiées et sont soumis à modération (je suis sincèrement désolé pour le désagrément causé…)