Google의 DeepMind A.I. 전원 빌을 절반으로 줄이는 방법

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The Power of Self-Learning Systems - IAS - Demis Hassabis

The Power of Self-Learning Systems - IAS - Demis Hassabis
Anonim

Google의 DeepMind - Go Master Lee Sedol을 이길만한 것 - 이제는 더 실용적인 목적으로 노력하고 있습니다. 이 회사의 최첨단 A.I. Google의 데이터 센터에서 전력 비용을 줄이기 위해 가상의 두뇌를 사용하고 있습니다. Go에서했던 것처럼 DeepMind는이 게임에서 탁월합니다. 냉각 지폐를 40 % 줄이는 방법을 알아 냈습니다.

세계적인 수준의 Go Player를이기는 것이 A.I의 업적 중 하나 였지만,이 개발은 그렇게 만드는 것을 사소한 것으로 만들 수 있습니다. 구글의 데이터 센터 에너지 소비 습관에 관한 엄청난 양의 정보는 "심 신경 네트워크의 앙상블 (ensemble of deep neural networks)"에 속하며, 스마트 기기가 효율성 업데이트를 할 수 있기를 희망한다. 기술자들은 데이터 센터의 소비를 줄이기 위해 오랫동안 노력해 왔으며, 이는 필연적으로 악명 높은 에너지 애들입니다. 주로 Google이 그 영향을 줄이기 위해 노력하고 있기 때문입니다. 이것이 바로이 획기적인 이유입니다. Google의 데이터 센터 시스템은 이미 에너지 효율성을 위해 최적화되어 있지만 DeepMind는 40 % 보다 나은. Google이 솔루션에 대한 자세한 내용을 공유하면이 획기적인 기술로 전 세계의 다른 데이터 센터 및 가정에서의 에너지 사용을 혁신적으로 변화시킬 수 있습니다.

DeepMind 공동 설립자 겸 CEO Demis Hassabis는 다음과 같이 말했습니다. 블룸버그 그 시스템은 약 120 개의 변수 (팬, 창 등)를 감독했습니다. Go와 마찬가지로 게임이었습니다. 단,이 경우 최종 목표는 전력 사용 효율이라는 측정 항목을 최소화하는 것입니다. 말할 것도없이 DeepMind가 이겼습니다. 이 프로젝트의 엔지니어들은 DeepMind가 이전의 효율성 계획을 물에서 날려 버리고 PUE 측정치를 "사이트가 본 PUE 중 가장 낮은 수치"인 15 %로 줄였습니다.

DeepMind가 세돌 (Sedol)과 경쟁했을 때 전문가들은 그 움직임을 지켜 보면서 분석했습니다. 몇 번,이 전문가는 미친 움직임을 간주했다; 나중에, DeepMind가 Sedol을 밟았을 때, 그들은 그들의 머리를 긁적 인 채로 남겨졌다. 40 %의 감축으로 DeepMind는 야생의 똥을 피웠을 것입니다.

인터넷은 물론 퀴즈를 만들어 냈다.

AI가 전력 계통을 제어 할 수있게하라. 그들은 돈을 저축 할 것이라고 말했다.

- Alex Rubalcava (@AlexRubalcava), 2016 년 7 월 20 일

물론, 우리는 높은 전력 요금으로 스스로를 구할 수 있지만, Skynet이 결과라면? 괜찮습니다. (그 동안, 우리는 더 낮은 전기 요금을 내야 할 것입니다.)

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