AI工程师17小时试出1460套方案，数据中心电费有望年省22.7万美元

它能自己设计工程方案、运行物理仿真，再根据结果不断修改，寻找效果更好的设计。

在美国一座数据中心，冷却设备已经全速运转，最热的服务器机柜却仍达到 35.6°C。AI 通过仿真发现，部分冷风没有送到正确位置，服务器排出的热风还会重新流回机柜。

AI 首先尝试调整送风口、隔离热风，再优化冷却设备的运行方式。第一轮找到的节电方案看起来效果很好，却忽略了旧设备的实际能力。复核发现无法实施后，AI 加入设备限制，重新寻找方案。

整个过程持续 17 小时，共尝试 1460 套设计。最终筛出两种改造方案。按公司仿真测算，全面改造可让机房总用电量下降 10.9%，最热机柜降至 29.2°C，每年节省约 22.7 万美元电费。另一套低成本方案只需不到四分之一的改造费用，就能实现全面改造 79% 的节电效果。

AI 还在 30 小时内通过二维仿真测试了 1333 种涡轮叶片设计。最终方案在保持气流转向要求不变的情况下，比原始叶片减少 25.5% 的能量损失，超过了比利时研究团队 2018 年发表的一项优化设计。

整套系统由两个部分配合完成：负责提出设计、比较结果并决定下一步怎么改；则负责运行仿真。它能把工程师用自然语言描述的问题转换成 OpenFOAM 仿真任务，自动建模、划分计算网格、运行计算并分析结果。

开源了负责运行物理仿真的，任何人都可以免费使用、修改代码。能自主设计方案、反复测试并寻找最优解的完整 AI 工程师则尚未开源，需要联系官方使用。