Yaratıcı bünyeler için günlük besin kaynağı

Google Veri Merkezinin Soğutma Sistemini Yapay Zekaya Devretti

Google Veri Merkezinin Soğutma Sistemini Yapay Zekaya Devretti

Google, verdiği önerilerle %40 enerji tasarrufu sağlayan algoritmasına güvenerek dükkanın anahtarlarını bıraktı.

Google, yapay zeka ile en çok fazla deneyi yapan şirketlerden birisi. Geçtiğimiz yıl geliştirici konferansı I/O‘da şirketin CEO’su Google’ın odağının mobil öncelikliden, yapay zeka öncelikliye doğru kaydığını ve artık yapay zekayı çalışmalarının merkezine koyacaklarını söylemişti. Bu amaç için de senelerdir çıtayı yükseltmek için çalışıyorlar. Bu yılki I/O’da da yapay zekaya telefon açtırıp gerçek bir kişiyle konuşarak randevu alma gibi basit işlemleri yaptıklarını sergilemişlerdi. Birazdan bahsedeceğim konu ise arka planda gerçekleşen önemli bir adım. Google, veri merkezindeki soğutma sisteminin kontrolünü yapay zekaya verdi.

Google, 2016 yılında DeepMind cephesinden yürüttüğü bir çalışmayla geliştirdiği yapay zekaya veri merkezini soğutma konusunda neler yapabileceklerini sormuştu. Vantilatör, fan, havalandırma gibi tüm bileşenleri ele alarak önerilerde bulunan yapay zeka sayesinde enerji tüketiminde %40 düşüş yaşanmıştı.

Boynuz kulağı geçti

Google’ın 2014’te satın aldığı yapay zeka üzerine çalışan DeepMind’ın geliştirdiği algoritmaya olan güven arttı. Özellikle AlphaGo projesi dünyanın en iyi Go oyuncusunu yenerek yapay zekanın karmaşık durumlarda da başarılı olabileceğini ispatlayınca DeepMind’ın saygınlığı da katlandı. Google da aradan geçen zaman ve kazanılan tecrübelerle birlikte bu DeepMind’ın geliştirdiği algoritmaya adeta dükkanın anahtarlarını bıraktı.

DeepMind’ın Uygulamalı Yapay Zeka bölümünün yöneticisi Mustafa Süleyman, “Bildiğimiz kadarıyla otonom endüstriyel kontrol sisteminin bu ölçekte ilk kez uygulanıyor.” dedi.

Bu projeyle birlikte insan ve yapay zekanın bir arada nasıl çalışabileceği ve neler başarabileceği de gösteriliyor. Yapay zekanın etkili kullanımıyla hem verimlilik artıyor hem de Google’ın karbon emisyonları düşüyor. Çünkü karmaşık bir yapı kolayca incelenerek çözümlenebiliyor.

Sistemden sorumlu yapay zeka üzerinde takviyeli öğrenme metodu kullanılmış. Günlük hayattaki karşılığıyla deneme yanılma yöntemi. Hata yaparak öğrenen sistem, hataları tekrarlamadığı için en nihayetinde mutlak ve mükemmel yöntemi ortaya çıkaracak. Keza AlphaGo’da aynı yollardan geçmişti. Veri merkezindeki yapay zekanın ise sorumlu olduğu çok fazla şey olduğu için olası bir hatasına karşı insan müdahalesine açık kapı bırakılmış durumda. Eğer çok saçma, amacından uzak ve zararlı olabilecek bir şey yapmaya kalkışırsa insan eliyle durdurulabiliyor. Bu durum yapay zekanın bağımsızlılığından kısmazken olumsuz durumların önüne geçmeyi hedefliyor.

Görsel: DeepMind

REKLAM