Fundada en 2010, DeepMind es una de las muchas adquisiciones de Google, que compró la empresa cuatro años después. Está centrada en la inteligencia artificial y llegó a los titulares por crear un sistema capaz de aprender a jugar videojuegos de acción sencillos como los de marcianitos de una forma similar a como lo haría una persona, sin tener información previa de las reglas. Pero desde entonces, aunque ha tenido un gran éxito al crear el primer programa capaz de ganar a Go a un jugador profesional, no habíamos tenido noticia de ninguna aplicación práctica de su tecnología que justificara los 400 millones de libras que pagaron por ella.
Google consumió 4.402 GWh de electricidad en 2014, algo así como el equivalente a 350.000 hogares, en gran parte en sus centros de datos, de modo que cualquier ahorro en el consumo de sus inmensas granjas de servidores podría suponerle varios millones de dólares a la compañía. Ya en 2014, el gigante de internet empezó a reducir la factura de la luz de sus centros de datos usando redes neuronales, un algoritmo que intenta imitar el comportamiento de las neuronas y que se usa sobre todo para reconocer patrones. ha sido este año cuando han empezado a implementar la tecnología de DeepMind con mejores resultados.
La medida que se usa para medir la eficiencia energética de un centro de datos es el PUE, que es un cociente entre la energía eléctrica gastada en total por el centro de datos y la empleada por los servidores que alberga. Cuanto más bajo sea, es decir, más se acerque a 1, menos energía emplea en labores como la iluminación del complejo o el enfriamiento de los servidores, que es con mucho el mayor de los problemas con los que se enfrentan las empresas a la hora de ser más eficientes. Pues al parecer, y siempre según Google, las pruebas han mostrado que la tecnología de DeepMind supone una reducción de hasta el 40% en el gasto de refrigeración de sus servidores, lo que supone una reducción de un 15% en su PUE.
El algoritmo de DeepMind, en lugar de mover la nave en un juego de marcianos en la consola Atari 2600, se dedica en este entorno a cambiar los parámetros de funcionamiento de los distintos equipos para conseguir la máxima puntuación posible, que en este caso se traduce en una mayor eficiencia en el uso de la energía. "Controla alrededor de 120 variables en el centro de datos. Los ventiladores y sistemas de refrigeración, las ventas y otro tipo de cosas", ha explicado a Bloomberg el cofundador de DeepMind Demis Hassabis. En los próximos meses esperan publicar sus resultados para que puedan usarse en otros centros de datos.