Algoritmos de IA que gerenciam o consumo de energia do data center do Google se adaptarão às necessidades de grandes empresas industriais

A startup Phaidra, fundada por ex-funcionários do Google DeepMind, desenvolveu uma solução baseada em IA para automatizar o gerenciamento de usinas de energia e o fornecimento de energia de gigantes industriais, de acordo com a Bloomberg. Anteriormente, a própria DeepMind usava IA para gerenciar a temperatura nos data centers do Google, o que reduzia significativamente os custos de energia da empresa. A startup recentemente levantou US$ 25 milhões das empresas de investimento Starshot e Character, também fundadas por ex-alunos do Google.

Os algoritmos desenvolvidos pela Phaidra são usados ​​para selecionar o regime de temperatura mais eficiente para negócios exclusivos, como uma siderúrgica ou um fabricante de vacinas. Os desenvolvedores afirmam que o sistema Phaidra pode economizar até 30% de eletricidade. Os fundadores da Phaidra, responsáveis ​​pelo setor de energia da DeepMind, acreditam que o setor industrial, ignorado pelo Vale do Silício, está muito atrasado para tecnologias de aprendizado de máquina criadas por empresas como o Google.

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O setor industrial, que responde por cerca de um quarto de todas as emissões de gases de efeito estufa dos EUA e continua a se expandir, está apenas começando a adotar a tecnologia moderna. De acordo com a IOT Analytics, a receita de IA industrial crescerá para US$ 72,5 bilhões até 2025, de US$ 11 bilhões em 2018. Porém, na maioria das vezes, estamos falando de realizar tarefas básicas, como digitalizar dados ou criar dashboards, e não de ferramentas que utilizam algoritmos para sistemas de controle automatizados que funcionam sem intervenção humana – muitas empresas simplesmente não possuem os recursos necessários e especialistas.

A Phaidra diz que tem vários clientes da Fortune 100 em indústrias que vão de farmacêutica a fabricação de papel, mas não cita nomes nem divulga números financeiros. A empresa diz que seus clientes operam em áreas “críticas” com requisitos de refrigeração e operação muito específicos para suas instalações. Ao fazer isso, eles contam com softwares manuscritos desatualizados: “Eles usam o que existe desde a década de 1950. Esses sistemas industriais são incrivelmente difíceis de operar, mesmo nos melhores tempos.”