Un ingénieur en IA propose 1460 solutions en 17 heures, permettant d'économiser 22,7 millions de dollars par an sur les factures d'électricité d'un centre de données

Il peut concevoir des solutions d'ingénierie, exécuter des simulations physiques, puis modifier continuellement en fonction des résultats pour trouver des conceptions plus efficaces.

Dans un centre de données aux États-Unis, les équipements de refroidissement fonctionnent à pleine vitesse, mais les armoires de serveurs les plus chaudes atteignent encore 35,6 °C. L'IA a découvert par simulation qu'une partie de l'air froid n'atteignait pas le bon endroit, et l'air chaud émis par les serveurs revenait dans les armoires.

L'IA a d'abord essayé d'ajuster les bouches d'aération, d'isoler l'air chaud, puis d'optimiser le fonctionnement des équipements de refroidissement. La première série de solutions d'économie d'énergie semblait très efficace, mais ignorait la capacité réelle des anciens équipements. Après vérification, il a été constaté que la mise en œuvre était impossible, l'IA a donc ajouté des restrictions sur les équipements et a recherché à nouveau des solutions.

Le processus a duré 17 heures, au cours desquelles 1460 conceptions ont été essayées. Deux solutions de transformation ont finalement été sélectionnées. Selon les simulations de l'entreprise, une transformation complète pourrait réduire la consommation totale d'électricité de la salle des serveurs de 10,9 %, faisant descendre la température des armoires les plus chaudes à 29,2 °C, économisant environ 227 000 dollars par an sur les factures d'électricité. Une autre solution à faible coût nécessiterait moins d'un quart des frais de transformation pour réaliser 79 % de l'effet d'économie d'énergie d'une transformation complète.

L'IA a également testé 1333 conceptions de pales de turbine par simulation 2D en moins de 30 heures. La solution finale, tout en maintenant les exigences de direction du flux d'air, a réduit de 25,5 % les pertes d'énergie par rapport aux pales d'origine, dépassant une conception optimisée publiée par une équipe de recherche belge en 2018.

L'ensemble du système est réalisé en deux parties : l'une est responsable de la proposition de conception, de la comparaison des résultats et de la décision sur les prochaines étapes ; l'autre est responsable de l'exécution des simulations. Il peut transformer les problèmes décrits par les ingénieurs en langage naturel en tâches de simulation OpenFOAM, modéliser automatiquement, diviser les maillages de calcul, exécuter les calculs et analyser les résultats.

Le code responsable de l'exécution des simulations physiques a été rendu open source, permettant à quiconque de l'utiliser et de le modifier gratuitement. Cependant, l'ingénieur en IA complet, capable de concevoir des solutions, de tester de manière autonome et de rechercher des solutions optimales, n'est pas encore open source et nécessite un contact avec l'équipe officielle pour l'utiliser.