Economia de energia não é mais um assunto novo entre as pessoas e as principais empresas do mundo, principalmente se estamos falando da Google, que é responsável por inúmeras buscas que são feitas através do seu buscador todos os dias. Todo esse serviço é realizado através do funcionamento de diversos data centers que consomem uma grande quantidade de energia elétrica.

De acordo com uma postagem feita em seu blog oficial, a empresa cortou significantemente a sua “conta de luz” através de um sistema de aprendizado semelhante ao utilizado em ferramentas de reconhecimento de voz, que possuem a capacidade de analisar diversas variáveis que podem influenciar diretamente na quantidade de consumo de energia.

Este feito só foi possível graças aos esforços e à criatividade de Jim Gao, um dos engenheiros responsáveis pela manutenção dos data centers da Google. Tudo começou com um projeto que visava a melhoria de diversos fatores de funcionamento dos equipamentos, que o levou a criar uma medição de eficiência, o PUE (Power Usage Effectiveness).

Diagrama mostra versão simplificada do sistema de otimização do consumo de energia

Máquina inteligente

Através das análises feitas através do PUE, Jim obteve dados importantes que o levaram a criar um cálculo que pode corrigir falhas, prever e melhorar a performance dos data centers. Depois de várias tentativas e erros, o engenheiro conseguiu atingir 99,6% de precisão de todas as informações fornecidas através deste método.

O resultado foi a criação de uma “rede neural”, que é uma espécie de máquina capaz de realizar um diagnóstico completo de todos os aspectos que influenciam no consumo de energia e decidir automaticamente uma série de alterações no comportamento e funcionamento de cada uma das partes do data center — garantindo assim, uma maior eficiência nas situações mais diversas que o servidor encontrar.

Se você estiver curioso para entender um pouco mais sobre o projeto, Jim disponibilizou um Livro Branco com todas as informações a respeito deste engenhoso projeto para que outros data centers consigam criar alternativas para resolver o problema do consumo de energia de forma mais eficiente.

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