數(shù)據(jù)中心包含許多組件，例如冷卻、工作負(fù)載、服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等。專(zhuān)家認(rèn)為人工智能可以幫助企業(yè)通過(guò)不斷學(xué)習(xí)成功的模式來(lái)獲得巨大的效率。

谷歌公司在使用DeepMind系統(tǒng)顯著提高其數(shù)據(jù)中心的能效時(shí)，將顯示出人工智能在數(shù)據(jù)中心的潛力。在短短的18個(gè)月內(nèi)，該系統(tǒng)幫助谷歌公司減少了40%的冷卻能源，并減少了15%的總能源?？紤]到能源占到數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)總成本的大部分，谷歌公司的例子表明，企業(yè)可以使用人工智能顯著降低能源相關(guān)成本。

谷歌公司并不是唯一一家試圖在數(shù)據(jù)中心使用人工智能的廠商。例如，西門(mén)子與一家名為Vigilent的公司攜手合作，共同為客戶提供基于人工智能的熱優(yōu)化解決方案，以解決數(shù)據(jù)中心的冷卻難題。結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，該公司的解決方案從數(shù)千個(gè)傳感器收集數(shù)據(jù)，隨后進(jìn)行分析，以確定使用先進(jìn)算法以最少的冷卻花費(fèi)維持所需溫度所需的變化。

Vigilent公司認(rèn)為，由于大多數(shù)數(shù)據(jù)中心管理人員并不具備提高冷卻系統(tǒng)效率所需的知識(shí)或工具，數(shù)據(jù)中心的冷卻能力通常不足40%。

Nnlyte公司也建立了類(lèi)似的合作伙伴關(guān)系，它與IBM公司合作，利用IBM Watson并將其集成到其數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品中。雖然Nnlyte的軟件將從各種電源和冷卻系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)，但I(xiàn)BM Watson將分析這些信息，以創(chuàng)建一個(gè)預(yù)測(cè)模型，而該模型可以預(yù)測(cè)哪些機(jī)器或處理器可能會(huì)發(fā)熱或發(fā)生故障。

除了行業(yè)巨頭之外，還有許多初創(chuàng)公司使用人工智能技術(shù)建立了有趣的產(chǎn)品。例如，初創(chuàng)廠商Litbit公司已經(jīng)建立了其聲稱(chēng)的“DAC”，這是全球第一家采用人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商。針對(duì)數(shù)據(jù)中心，該產(chǎn)品可以在電氣終端出現(xiàn)問(wèn)題之前檢測(cè)到松動(dòng)的電氣接頭;可以通過(guò)預(yù)先檢測(cè)故障電源的聲音，幫助防止服務(wù)器或網(wǎng)絡(luò)硬件出現(xiàn)故障，甚至可以根據(jù)設(shè)備的精確聲音/振動(dòng)模式了解設(shè)備的精確正常和異常運(yùn)行狀況。

Virtual Power Systems公司創(chuàng)建了一種稱(chēng)為軟件定義電源的產(chǎn)品，這種方法類(lèi)似于計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的軟件定義方法，用于自動(dòng)化和優(yōu)化電源和冷卻資源的分配。該公司使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，幫助數(shù)據(jù)中心恢復(fù)為長(zhǎng)時(shí)間峰值分配的閑置電力。

雖然數(shù)據(jù)中心采用人工智能技術(shù)仍處于早期階段，但潛力巨大，支持生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)準(zhǔn)備就緒。云計(jì)算(用于存儲(chǔ)和分析大量數(shù)據(jù))和物聯(lián)網(wǎng)(用于捕獲數(shù)據(jù)中心多個(gè)點(diǎn)的大量數(shù)據(jù))的組合，可以實(shí)現(xiàn)大量關(guān)鍵功能的自動(dòng)化，并主動(dòng)防止數(shù)據(jù)中心的電力中斷。