Google usa la IA in sicurezza per raffreddamento autonomo dei data center e controllo industriale

I data center di Google contengono migliaia di server che alimentano servizi popolari tra cui Ricerca Google, Gmail e YouTube. Garantire che funzionino in modo affidabile ed efficiente è fondamentale. Nel 2016, Google e DeepMind hanno sviluppato congiuntamente un sistema di gestione basato sull’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza energetica dei data center di Google. Il modo di pensare era semplice: anche piccoli miglioramenti avrebbero apportato significativi risparmi energetici riducendo le emissioni di CO2 per aiutare a combattere i cambiamenti climatici. Ora questo sistema viene portato al livello successivo: invece di una gestione al cento per cento dell’uomo ci pensa il sistema di intelligenza artificiale di DeepMind a controllare direttamente il raffreddamento dei data center di Google, restando comunque sotto la supervisione di operatori ‘umani’ esperti.

"Molti dei problemi più urgenti della società sono diventati sempre più complessi, quindi la ricerca di soluzioni può sembrare travolgente" hanno congiuntamente scritto Amanda Gasparik di Google e Chris Gamble e Jim Gao di DeepMind nel blog di Google dove è stato annunciato il nuovo sistema di raffreddamento autonomo dei data center di Google. "A DeepMind e Google crediamo che se riusciamo a utilizzare l’intelligenza artificiale come strumento per scoprire nuove conoscenze le soluzioni saranno più facili da raggiungere".

Ecco come funziona il "primo nel suo genere sistema di controllo basato su cloud" secondo Google: ogni cinque minuti, l’IA basata su cloud estrae un’istantanea del sistema di raffreddamento del data center da migliaia di sensori e va ad alimentare le reti neurali profonde (il deep learning) di DeepMind, che prevedono in che modo le diverse combinazioni diverse di azioni potenziali incideranno sul consumo energetico futuro. Il sistema di intelligenza artificiale identifica quindi quali azioni ridurranno al minimo il consumo di energia, soddisfacendo al contempo una serie di vincoli di sicurezza. Tali azioni vengono inviate al centro dati, dove le azioni vengono verificate dal sistema di controllo locale e quindi implementate.

Il sistema di raffreddamento dei data center Google gestito da IA

"Volevamo ottenere risparmi energetici con meno costi operativi. L’automazione del sistema ci ha permesso di implementare azioni più granulari con maggiore frequenza, facendo meno errori," ha detto Dan Fuenffinger, operatore presso un data center di Google.

La nuova tecnologia è stata progettata con in mente la sicurezza, prima di ogni altra cosa, e vengono utilizzati otto diversi meccanismi per garantire che il sistema si comporti come previsto in ogni momento.

Un metodo semplice implementato è "stimare l’incertezza": per ogni azione potenziale – e ce ne sono miliardi – l’agente di intelligenza artificiale calcola il livello di fiducia che questa sia una "buona azione", andando cosi’ ad escludere le azioni con "scarsa sicurezza" dalla considerazione.

Un altro metodo è la verifica a due vie: le azioni ottimali calcolate dall’IA vengono esaminate in base ad un elenco interno di vincoli di sicurezza definiti dagli operatori ‘umani’ dei data center. Una volta che le istruzioni vengono inviate dal cloud al centro dati fisico il sistema di controllo locale verifica le istruzioni in base all’insieme di vincoli da rispettare. Questo controllo ridondante garantisce che il sistema rimanga entro i limiti locali e gli operatori mantengano il pieno controllo dei limiti operativi. Soprattutto, gli operatori umani dei data center hanno sempre il controllo e possono scegliere di uscire dalla modalità di controllo basata sull’intelligenza artificiale in qualsiasi momento.

Sicurezza e affidabilita’ prima di ogni altra cosa

Ci sono anche altri meccanismi di sicurezza che Google e DeepMind hanno sviluppato, come l’aumento del risparmio energetico nel tempo: "Mentre il sistema di gestione originale prevedeva azioni di controllo e implementazione da parte di operatori umani il nuovo sistema di controllo basato su IA implementa direttamente le azioni. Volutamente sono stati impostati dei limiti di ottimizzazione del sistema ad un regime operativo più ristretto per dare priorità alla sicurezza e all’affidabilità, il che significa che esiste un rischio/rendimento in termini di riduzione di energia". Nonostante sia attivo solo da pochi mesi, il sistema sta già generando risparmi energetici consistenti di circa il 30% in media, con ulteriori miglioramenti previsti nei mesi a venire. Questo perché questi sistemi migliorano nel tempo più dati raccolgono.

"Siamo entusiasti del fatto che il nostro sistema di controllo diretto da IA funzioni in modo sicuro e affidabile, garantendo al tempo stesso risparmi energetici. Tuttavia, i data center sono solo l’inizio. A lungo termine, pensiamo che ci sia il potenziale per applicare questa tecnologia in altri contesti industriali e contribuire ad affrontare il cambiamento climatico su una scala ancora più grande" hanno aggiunto Gasparik, Gamble e Gao.