Los centros de datos, que impulsan las aplicaciones, los sitios web y los servicios que miles de millones de personas usan todos los días, pueden ser lugares peligrosos para los trabajadores que los construyen y mantienen. Los trabajadores a veces tienen que dar servicio al equipo eléctrico de un centro de datos mientras está siendo energizado.
Y pueden quedar expuestos a productos químicos como el cloro, que se utiliza como agente esterilizante para el agua que circula a través de los sistemas de refrigeración líquida para ordenadores y servidores. En junio de 2015, cinco personas tuvieron que ser trasladadas a un hospital tras una fuga de cloro gaseoso en un centro de datos de Apple en Maiden, Carolina del Norte.
Los centros de datos son más seguros de lo que solían ser. Pero en busca de soluciones con visión de futuro, algunos gigantes tecnológicos dicen que están explorando cómo se puede aplicar la IA para prevenir problemas de seguridad. Por ejemplo, Microsoft está desarrollando un sistema de inteligencia artificial que analiza datos de una variedad de fuentes y genera alertas para los equipos de operaciones y construcción del centro de datos para «prevenir o mitigar el impacto de los incidentes de seguridad». Un sistema complementario pero relacionado, también en desarrollo, intenta detectar y predecir los impactos en los cronogramas de construcción del centro de datos.
“Estas iniciativas se encuentran en las primeras fases de prueba y se espera que comiencen a expandirse a nuestros entornos de producción a finales de este año”, dijo un portavoz de Microsoft.
Meta también afirma estar investigando formas en que la IA puede anticipar cómo operarán sus centros de datos en «condiciones ambientales extremas» que podrían conducir a entornos de trabajo inseguros. La compañía dice que ha estado desarrollando modelos físicos para simular condiciones extremas e introduciendo estos datos en los modelos de IA responsables de optimizar el consumo de energía, la refrigeración y el flujo de aire en sus servidores.
“Tenemos datos operativos significativos de nuestros centros de datos, en algunas áreas a alta frecuencia con sensores incorporados en servidores, bastidores y en nuestras salas de datos”, dijo un portavoz de Meta. “Cada servidor y dispositivo de red, al asumir diferentes cargas de trabajo, consumirá diferentes cantidades de energía, generará diferentes cantidades de calor y generará diferentes cantidades de flujo de aire en los centros de datos. Nuestro equipo [de infraestructura] recopila todos los datos de cada servidor y luego desarrolla modelos de IA que pueden asignar nuestros servidores y bastidores en los centros de datos y enviar cargas de trabajo a estos servidores para optimizar [para] el rendimiento y la eficiencia”.
Por supuesto, las empresas tienen motivaciones además de la seguridad para garantizar que los centros de datos permanezcan en óptimas condiciones. Los apagones son costosos y cada vez son más frecuentes. Según una encuesta de 2020 realizada por IT Uptime Institute, una empresa de consultoría de TI, un tercio de los propietarios y operadores de centros de datos admitieron haber experimentado una interrupción importante en los últimos 12 meses. Uno de cada seis afirmó que su interrupción les costó más de $ 1 millón, frente a uno de cada diez en 2019.
Meta tiene más de 20 centros de datos en funcionamiento en todo el mundo, incluidos nuevos proyectos en Texas y Missouri con un costo estimado de $ 1.6 mil millones combinados. Mientras tanto, Microsoft administra más de 200 centros de datos y dice que está en camino de construir entre 50 y 100 nuevos centros de datos cada año en el futuro previsible.
La IA también promete encontrar oportunidades de ahorro de energía (y, por lo tanto, de costos) en el centro de datos que normalmente pasan desapercibidos, otro aspecto atractivo para las corporaciones. En 2018, Google afirmó que los sistemas de inteligencia artificial desarrollados por su filial DeepMind podían generar un ahorro de energía del 30 % en promedio en comparación con el uso histórico de energía de sus centros de datos.
Cuando se le contactó para hacer comentarios, DeepMind dijo que no tenía actualizaciones para compartir más allá del anuncio inicial. IBM y Amazon no respondieron a las consultas. Pero tanto Meta como Microsoft dicen que ahora están usando IA para fines similares de ajuste de energía.
Microsoft lanzó «métodos de detección de anomalías» de IA a fines de 2021 para medir y mitigar eventos inusuales de uso de energía y agua dentro del centro de datos, utilizando datos de telemetría de dispositivos eléctricos y mecánicos. La empresa también está utilizando enfoques basados en IA para identificar y solucionar problemas con los medidores de energía en el centro de datos, y para identificar los lugares ideales para colocar servidores a fin de minimizar el desperdicio de energía, red y capacidad de enfriamiento.
Meta, por su parte, dice que ha estado aprovechando el aprendizaje por refuerzo para reducir la cantidad de aire que bombea a los centros de datos con fines de refrigeración. (En un nivel alto, el aprendizaje por refuerzo es un tipo de sistema de IA que aprende a resolver un problema por ensayo y error). La mayoría de los centros de datos de la empresa utilizan aire exterior y sistemas de refrigeración por evaporación, por lo que la optimización del flujo de aire es una alta prioridad.
La huella ambiental reducida es un beneficio adicional de los sistemas de IA que regulan la energía. Los centros de datos consumieron alrededor del 1% de la demanda mundial de electricidad y contribuyeron con el 0,3% de todas las emisiones de dióxido de carbono en 2020, según un informe de la Agencia de Investigación Ambiental.
Y el centro de datos típico usa de 3 a 5 millones de galones de agua por día, la misma cantidad de agua que una ciudad de 30 000 a 50 000 habitantes. Microsoft ha dicho anteriormente que planea tener todos sus centros de datos funcionando con energía 100% renovable para 2025. Meta afirmó haber logrado la hazaña en 2020.