AIエンジニアが17時間で1460通りの案を試し、データセンターの電気代は年間22.7万ドルの節約が期待される

動察 Beating AI速報、YCが育成したスタートアップStandard PhysicsがAIエンジニアArchimedesを発表。自らエンジニアリング方案を設計し、物理シミュレーションを実行し、その結果に基づいて絶えず修正を重ね、より効果的な設計を模索する。

米国のデータセンターで、冷却設備はすでに全速力で稼働しているが、最も熱いサーバーラックは依然として35.6°Cに達している。AIはシミュレーションを通じて、一部の冷風が正しい位置に届いておらず、サーバーから排出された熱風が再びラックに流れ込んでいることを発見した。

AIはまず送風口の調整と熱風の隔離を試み、次に冷却設備の運用方法を最適化した。第一ラウンドで見つかった節電方案は効果が非常に良いように見えたが、旧設備の実際の能力を無視していた。再検証の結果、実施不可能と判明したため、AIは設備制約を追加し、再度方案を模索した。

プロセス全体は17時間に及び、計1460セットの設計を試行。最終的に2種類の改修方案を絞り込んだ。同社のシミュレーション試算によると、全面改修により机房の総電力消費量を10.9%削減でき、最も熱いラックは29.2°Cまで低下し、年間約22.7万ドルの電気代を節約できる。もう一つの低コスト方案は、全面改修費用の4分の1未満で、全面改修の節電効果の79%を実現できる。

AIはさらに30時間以内に2次元シミュレーションを通じて1333種類のタービンブレード設計をテストした。最終方案は気流转向の要件を変えずに、元のブレードと比べてエネルギー損失を25.5%削減し、ベルギーの研究チームが2018年に発表した最適化設計を上回った。

システム全体は2つの部分の連携で完成する。Archimedesが設計の提案、結果の比較、次の改善方法の決定を担当し、Reynoldsがシミュレーションの実行を担当する。エンジニアが自然言語で記述した問題をOpenFOAMシミュレーションタスクに変換し、自動でモデリング、計算メッシュの分割、計算の実行、結果の分析を行う。

Standard Physicsは物理シミュレーションの実行を担当するReynoldsをオープンソース化し、誰でも無料で使用し、コードを修正できる。自律的に設計を提案し、繰り返しテストして最適解を模索する完全なAIエンジニアArchimedesはまだオープンソース化されておらず、公式に連絡して使用する必要がある。