Google「(サーバーの)冷却には一般的に、ポンプと冷却器、クーリングタワーなど大型の産業用機器が使用される。私たちは、データセンターをより効率的に運営するために、2年前からマシンラーニング(機会学習)を適用してきた。あるディープマインドのブログに掲載された文章だ。Googleは、検索サイトやメール、Youtubeなどの数多くのインターネットサービスを運営している。それらのサービスを処理するサーバーは、膨大な熱を発散するのだが、サービスを正常に運営するためには、それらの熱を上手く処理し、かつエネルギー効率を高める必要がある。Effectiveness)を向上させるための学習をさせてきた。PUEはデータセンターの電力使用効率を示す指標で、PUEが低いほど電力をより効率的に使用しているということになる。「(開発された)マシンラーニングシステムは、冷却にかかるエネルギーを40%削減した。電力損失と非冷却部門の非効率改善を含め、全体PUEの15%削減したものと同じことになる。低いPUEを達成したものとなった」(ディープマインドのブログ)今後Googleは、ディープマインドのマシンラーニング・アルゴリズムを、データセンター以外の問題を解決するためにも使用する予定である。発電機の変換効率を高め、同じ機器でより多くのエネルギーを生産するという用途が代表的である。半導体製造プロセスのエネルギーと水の使用量を削減して、製造工場における生産量を増やすことなどに採用する計画だ。他の企業がこの利点を利用できるように、研究結果を共有する予定としている。Roboteer(EN)(C)ROBOTEER(ロボティア)。