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グーグルは、データセンターの冷却に使う電力を、人工知能（AI）で4割節約することに成功した。

検索やGmail、YouTubeといったグーグルの全サーヴィスを供給しているデータセンターに、同じアルファベット傘下のAI研究部門・DeepMind（ディープマインド）が開発した機械学習を応用することで、エネルギー効率を大幅に改善することができた。

ここで活用されたアルゴリズムや方法は、大型の製造工場や、さらに規模の大きい施設の空調システムなどにも転用できる。エネルギー供給網の無駄を減らすことにつながると期待されている。

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ディープマインドはもともと英国のスタートアップで、2014年にグーグル（当時）によって買収された。16年には人間のプロ囲碁棋士を初めて破った（日本語版記事）ことで話題になった。

ディープマインドの共同創設者であるムスタファ・スレイマンは、『WIRED』UK版の取材に対して次のように話している。

「われわれが挑戦したことは、よりよい予測モデルをつくりあげ、コンピューターに多くの負荷がかかりそうなタイミングをより正確に予測することで、冷却システムに送る電力を少なくすることです。同時に冷却システムのパラメーターをリアルタイムで調整し、計算処理に必要になる需要により近づくようにもしています」

スレイマンが率いるチームは、グーグル内でディープマインドのAIを使うためのプロジェクトで、ディープ・ニューラルネットワークを利用したアルゴリズムを開発。ディープマインドのチームは、データセンターのデータを5年分集め、想定されるサーヴァー使用量に基づいて必要とされる電力量の予測モデルをつくった。個々のニューラルネットワークには、気温や電力使用量、ポンプ流量などのデータが与えられた。

「従来は、データセンターのオペレーションを制御するたくさんのつまみを、人間が手で操作してきました」とスレイマンは説明する。「それぞれの人間は違う操作をしているので、データセンター全体のパフォーマンスに数多くの変数があることは明白です」

数カ月前からアルゴリズムを、稼働中のデータセンターの制御に使用したところ、「冷却に使われる電力量を一貫して40パーセント削減」できたとグーグルは述べている。

「グーグルのアプリケーション以外にも、応用できるものはたくさんあります」とスレイマンは言う。「これを大規模なエネルギー供給に応用できる可能性は多いにあるでしょう。いま、さまざまな人たちと議論を始めたところです」