DeepMind는 지구상에서 가장 복잡한 게임의 달인일수도 있다. 그런 그(?)가, Google 데이터 센터의 에너지 문제를 해결할 수 있을까? 그럴 수도 있을 것 같다는 것에 무게가 쏠리고 있다.
<우리가 잘 알고있는 이세돌과의 바둑대회에서 승리한 DeepMind의 AlphaGo>
데이터 센터의 전력 용량은, 수요와 기후 조건 등 다양한 요인에 따라 전력 사용 효율의 극대화를 위해 그 변수를 조정하거나 예측하는 것은 매우 어렵다. Google은 기계 학습을 문제에 적용하고 신경 모델 구축으로 AI가 이러한 모든 요소를 상시 파악, 모니터링 할 수 있도록 했다.
이에 따라 연구자들은, DeepMind라고 하는 살아있는 그대로 데이터 센터에 보내 결과를 즉시 확인할 수 있게 되었다. 따라서 냉방에 사용하는 전력 이용을 기존의 40%까지 낮출 수 있으며, 그 상태가 지금도 유지되고 있다.
Google은 지금까지도 자사의 에너지 사용을 우려하여, 재생 가능 에너지 이용과 에너지 이용의 효율화에 노력해왔다. 그래서 DeepMind의 기용도 그 흐름에 있어 단독적인 돌출 프로젝트가 아니다. DeepMind가 수행 한 복잡한 매개 변수 군의 동시적 다면적 최적화 AI 기법은, 다른 시스템이나 데이터 센터에도 응용할 수 있다. 그렇게 되면 Google은 득의만면이 될 것이다.
DeepMind는 이 에너지 절약 AI에 대한 자세한 문서의 발행을 예정하고 있다.