MIT准教授、AIでデータセンター省電力化

MITは2026年10月、クリスティーナ・デリミトル准教授が、電力網への負荷と化石燃料依存を強めるデータセンターの環境負荷を抑える研究を進めていると紹介しました。機械学習でサーバー資源の配分やクラウド障害への対応を効率化し、既存機器からより多くの計算能力を引き出して、新設設備と余分な消費電力を減らす狙いです。

大学院時代の調査では、多くの大規模計算システムは需要が大きいのに稼働率が約15％でした。研究チームは、古いクラウド基盤を見直し、共有ハードウェアの資源管理とサーバー構成を簡素化することで、性能を落とさずソフトウェアの無駄を除こうとしています。

深層学習ツール「Seer」は、ウェブアプリの問題を発生前に予測し、手作業の修復で広がる遅延を防ぎます。音楽配信やビデオ会議などの停止時間を減らせば、利用者には安定した性能が届き、計算資源の浪費も抑えられます。

クラウドアプリは複数サーバーに小さな機能を分散する設計へ移りましたが、既存サーバーはその前提で造られていません。研究チームはAIでソフトウェアを既存機器に適合させる一方、判断根拠を開発者へ示す説明可能性を組み込み、答えの妥当性を確かめられるようにしています。

ただし、事業者固有のハードウェアと非公開ソフトウェアが増え、大学の実験結果が実環境で通用するかの検証は難しくなっています。そこで構造と性能特性を模倣する「Ditto」で検証環境を作り、AIの適用結果を監査して、人が設計上の洞察を失わない運用を重視しています。