Канадский стартап применил ИИ с подкреплением для оптимизации охлаждения помещения, алгоритмы этого типа являются самообучающимися.

Вот что написано в релизе Vector Institute Toronto, по этому поводу: В этом небольшом невзрачном центре обработки данных все продается по отдельности. Есть один сервер, одно охлаждающее устройство и одно главное правило: соблюдайте нормативы по температуре. Именно в этой обстановке TELUS выпустил AI-агента, которому было поручено максимально эффективно охлаждать комнату, и дал ему виртуальный карт-бланш, чтобы выяснить, как это сделать. Это был первый реальный тест в рамках проекта TELUS по системе оптимизации энергопотребления (EOS), пилотного проекта, в котором агент обучения с подкреплением взял под контроль реальную физическую систему, чтобы научиться управлять ею наилучшим образом. Волнение нарастало. Двумя месяцами ранее тот же агент показал, что может повысить энергоэффективность на 2-15% в симуляторе, во многом благодаря серии его собственных гениальных инноваций.

Источник: Vector Insitute

 

Комментариев еще нет.

Оставить комментарий