DeepMindのこのシステムは人工監督の閉ループと安全制約の設計がかなり保守的で、大手企業もAIの暴走を批判されるのを恐れているようだ。環境保護やプライバシーの議論はまだしばらく続きそうだ。

Google DeepMindが開発した強化学習システムは、データセンターの冷却とワークロードスケジューリングを動的に制御し、過去のリモート測定データに基づいて最適な戦略を学習し、安全制約のある閉ループ内で人間の監督のもと運用されます。 初期の展開では冷却エネルギー消費を二桁の削減に成功し、信頼性と熱制限を維持しています。このシステムはまた、電力網の感知に基づくスケジューリングを導入し、柔軟なAIタスクを電力網の負荷が低いまたは再生可能エネルギーが多い時間帯に移行させ、大規模な産業システムにおけるRLの応用例としてGoogleは運営者と経験を共有したいと述べています。プライバシーと環境保護の倡議者は密接に注目しており、業界はAIのワークロードによるエネルギー消費の増加を相殺する努力をしています。