Cómo ayuda la Inteligencia Artificial a Microsoft, Meta y Google a gestionar sus centros de datos

Gestionar y habilitar el funcionamiento de los centros de datos es más seguro de lo que era hace un tiempo no muy lejano, pero todavía dista mucho de ser considerado un lugar seguro para los trabajadores que tienen que manipular componentes o actualizar e instalar servidores. Fundamentalmente, por tener que trabajar en un entorno en el que están expuestos a averías eléctricas o a fugas de componentes químicos, entre otros problemas de seguridad. Por eso, los principales proveedores cloud, que están también entre los principales propietarios y operadores de centros de datos, buscan soluciones para incrementar la seguridad de los trabajadores o reducir el consumo. Como Microsoft y Meta, que se apoyan para ello en la Inteligencia Artificial. Pero también Google.

Los tres están investigando en la búsqueda de soluciones que permitan prevenir y evitar problemas de seguridad en los centros de datos. Por ejemplo, Microsoft está desarrollando un sistema de IA que se encarga de analizar datos de diversas fuentes, y de generar alertas que envía a los equipos de operaciones y construcción de los centros de datos. Su misión es «evitar o mitigar el impacto de incidentes de seguridad«.

Además, los de Redmond también están desarrollando un sistema, complementario a este y muy relacionado con él, que tiene como fin la detección y predicción del impacto que pueden tener los horarios de construcción de los centros de datos. Eso sí, ambas iniciativas, según han manifestado a Techcrunch desde la propia compañía, están todavía en las primeras etapas de su fase de pruebas, y no se espera que comience su expansión hasta los entornos de producción de Microsoft hasta que el año esté más avanzado.

En cuanto a Meta, también asegura estar investigando cómo puede la Inteligencia Artificial anticipar el funcionamiento de sus centros de datos bajo condiciones medioambientales extremas, dado que estas pueden llevar a entornos de trabajo inseguros. Hasta ahora, la matriz de Facebook ha estado desarrollando modelos físicos que simulen condiciones extremas, y pasando los datos obtenidos con ellos a los modelos de Inteligencia Artificial responsables de la optimización del consumo de energía, refrescado y flujo de aire en sus servidores.

Según comentan desde la compañía, cuentan con una cantidad significativa de información procedente de sus centros de datos. Específicamente, hacen referencia a la información con la que cuentan de las áreas de los centros de datos consideradas como de alta frecuencia, que cuentan con sensores integrados en servidores y racks. También en las salas de datos.

Según apuntan desde Meta, en los centros de datos, «cada servidor y dispositivo de red, con sus distintas cargas de trabajo, consumirá diferentes cantidades de energía, generará distintas cantidades de calor y emitirá distintas cantidades de flujo de aire«. Así, señalan que su equipo de infraestructura «recopila todos los datos de cada servidor y luego desarrolla modelos de Inteligencia Artificial que pueden ubicar sus servidores y racks en los centros de datos, y enviar cargas de trabajo a estos servidores para optimizar el rendimiento y la eficiencia.»

Aparte de la seguridad, las tecnológicas tienen otros motivos para mejorar el funcionamiento de sus centros de datos y hacer que su funcionamiento sea siempre óptimo. Entre ellos, los económicos. Si un centro de datos sufre un apagón, a la compañía le cuesta dinero. Y cada vez son más frecuentes, por lo que les interesa invertir en sistemas que puedan predecir estos apagones, e incluso llegar a evitarlos.

Meta tiene más de 20 centros de datos en todo el mundo, con varios proyectos de construcción de varios nuevos en Estados Unidos en marcha. Mientras, Microsoft cuenta con más de 200, y tiene previsto construir entre 50 y 100 centros de datos nuevos cada año a corto y medio plazo. De ahí la importancia de que la IA pueda colaborar en mantenerlos online el mayor tiempo posible.

Pero además de esto, la Inteligencia Artificial también promete ofrecer a las empresas proveedoras y gestoras de centros de datos nuevas oportunidades en el campo de la gestión de energía. Esto las llevaría a poder reducir costes, y por tanto a ahorrar en los gastos de los centros de datos. Ya en 2018, Google señaló que los sistemas de Inteligencia Artificial desarrollados por su filial DeepMind habían llegado a conseguir que ahorrasen un 30% em costes de energía en los centros de datos, en comparación con sus datos históricos de consumo.

Por ahora, DeepMind no cuenta con novedades ni actualizaciones sobre este área concreta aparte de las comentadas inicialmente. Pero el uso de la Inteligencia Artificial para ahorrar en consumo de energía no es exclusivo de Google. De hecho, tanto Meta como Microsoft están ya utilizándola para ahorrar en el gasto energético. A finales de 2021 Microsoft puso en marcha unos métodos de detección de anomalías impulsados por IA, cuya misión era medir, valorar y mitigar los consumos poco usuales de agua y electricidad en un centro de datos.

Para ello, estos métodos empleaban datos de telemetría de dispositivos eléctricos y mecánicos. Además, Microsoft utiliza enfoques basados en la Inteligencia Artificial para identificar y reparar fallos com medidores de energía en estos centros. También para identificar los puntos más adecuados para situar los servidores y que haga que consuman la menor cantidad posible de energía, red y capacidad de refrigeración.

En cuanto a Meta, señala que ha empezado a aprovechar el aprendizaje por refuerzo para rebajar la cantidad de aire que insufla a los centros de datos para su refrigeración. La mayoría de centros de datos de la compañía utilizan aire del exterior y sistemas de refrigeración por evaporación, lo que hace que la optimización del flujo de aire sea una prioridad.