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Jim Gao, ingeniero en el equipo de data centers de Google, ha estado trabajando en el aprendizaje de máquinas, en particular el tema de las redes neuronales, y ha logrado aumentar considerablemente la ya alta eficiencia energética de los centros de datos de Google valiéndose para sus modelos predictivos de la capacidad de los datacenters para generar y ahora también autoanalizar sus í­ndices de eficiencia.

Las variables que influyen en esos í­ndices de eficiencia relacionan datos como la temperatura de los servidores, la del aire exterior y la de la demanda por parte de las IT, siendo registradas cada 30 segundos y resumidas en una medida tí­pica general llamada PUE (Power Usage Effectiveness, una relación entre gasto energético y su aprovechamiento real en IT). Pues bien, lo que ha logrado este genio de nombre Jim Gao es establecer modelos que predicen la eficiencia energética para su mejorí­a luego de determinadas acciones, modelos que han conseguido hasta un 99.6% de efectividad.

Para más información, especialmente para quienes trabajan en áreas relativas a los centros de datos y deben enfrentarse a diario con el enfriamiento de la infraestructura de servidores y la optimización de la eficiencia energética, se ha dispuesto un artí­culo completo titulado Machine Learning Applications for Data Center Optimization (PDF) en el que se explica al detalle la metodologí­a, su base estadí­stica, ejemplos reales de lo conseguido y finalmente algunas conclusiones, limitaciones y referencias extra.

Ahorro y dinero destacan en el blog oficial de Google es lo que representa el importante trabajo de Jim Gao el cual, como Gmail y otros grandes productos de la compañí­a, ha sido conseguido gracias al aprovechamiento del 20% del tiempo que brinda Google a todos sus empleados para que lo inviertan en ideas personales, sólo el restante 80% en el desarrollo de ideas para la compañí­a.

Crédito de imagen: Datacenter de Google en Dallas – Blog oficial de Google – Google.com/datacenters