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人工智能与神经网络和数据中心的关系是怎样的?

  • 发布时间:2020-09-29
  • 来源:中培教育网

  随着人工智能在企业和社会的应用变得越来越普遍,人工智能与神经网络和数据中心一度成为热词,因此关注的人也比较多,他们想知道人工智能与神经网络和数据中心的关系是怎样的?企业可以利用人类的智慧来获取训练算法所需的各种数据和输入。因此人工智能与神经网络的关系也是相辅相成的。

  人工智能与神经网络的关系:

  人工智能

  人工智能(Artificial Intelligence),它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

  人工神经网络

  人工神经网络(Artificial Neural Networks)是早期机器学习中的一个重要的算法,神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同,人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。

  人工智能与数据中心的关系:

  人工智能与数据中心是相辅相成的关系,你中有我,我中有你。数据中心为人工智能提供更多的技术支撑与创造无限可能,人工智能也给数据中心带来巨大的利益,特别是在应用到机器人技术时,将其部署到网络中并进行物理调整。人工智能的发展需要数据中心,而数据中心的发展也将离不开人工智能。首先就是数据中心管理与控制。

  未来都是软件定义数据中心,数据中心里所有的管理和控制都由控制器来完成,这个控制器由人来完成管理。但是人的精力是有限的,能力更是有限的,如果有人工智能接管,结果将大为不同,其利用机器学习的能力,将以往的管理数据学习一遍,同时进行智能分析,从而得到客观准确的决策,这比人为利用各人经验去判断准确得多。

  现在的数据中心技术涵盖面非常广,靠几个人去学习和掌握几乎不可能,而靠机器学习则很容易,它可以快速记忆下海量的技术特性,通过学习便可以掌握控制器的操作,更好地进行数据中心管理;其次是数据中心的能耗。

  数据中心是能耗大户,巨额的电能费用已经成为数据中心高速发展的瓶颈,数据中心开始想尽一切办法去降低能耗。可以利用人工智能技术进行数据中心的PUE数值计算,再根据PUE值反推哪些因素对PUE影响最大,再去优化这些部分,从而达到降低能耗的目的,提升数据中心运行效率。

  第三是数据中心的数据加工。数据中心拥有海量数据,利用大数据技术可以对这些数据进行分析,得到一些有价值的信息。同样可以利用人工智能,对这些数据进行深度分析,将这些数据进行过滤、整理、组建各种模拟模型,这些加工后的数据可能会产生巨大的价值,价值的大小取决于数据量大小和人工智能算法的优劣。

  如果是数据中心的运行数据,则可以通过人工智能计算获得提升数据中心运维水平机会;如果是数据中心的存储数据,则可以通过人工智能计算获得某些行业市场状况,人员特征的分析等等。

  上述就是关于人工智能与神经网络和数据中心的关系是怎样的全部内容介绍,想了解更多关于人工智能的信息,请继续关注中培教育。

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