Ученые из Национальной лаборатории Джефферсона (США) разрабатывают новую систему на основе искусственного интеллекта (ИИ), которая поможет сделать работу дата-центров более эффективной и снизить их эксплуатационные расходы. Главная цель проекта — повысить надежность высокопроизводительных вычислительных систем и минимизировать время простоя. В центре разработки — технология DIDACT (Digital Data Center Twin), представляющая собой систему машинного обучения, способную выявлять аномалии в работе серверов. Программа анализирует данные в режиме реального времени, отслеживает ошибки и дает администраторам сигнал о возможных сбоях, позволяя устранить их до того, как они приведут к серьезным последствиям. DIDACT использует метод непрерывного обучения, при котором нейросети постоянно адаптируются к новым условиям. Для повышения эффективности в проекте применяется соревновательная модель: несколько алгоритмов обучаются на свежих данных, а затем выбирается наиболее точный, который становится «чемпионом» дня. Такая система позволяет постоянно улучшать предсказания и повышать надежность серверного оборудования. Дата-центры, подобные тем, что используются в лаборатории Джефферсона, обрабатывают огромные объемы информации. Например, физические эксперименты в ускорителях частиц генерируют десятки петабайт данных в год. Надежность работы серверов критически важна для ученых, рабо...
S.T.A.L.K.E.R. 2: Heart of Chornobyl уже окупила затраты на производство Вышедшая 20 ноября S.T.A.L.K.E.R. 2: Heart of Chornobyl окупилась и начала приносить прибы ...
Затраты российских банков на ИБ выросли выше ожиданий Общие траты российских банков на обеспечение информационной безопасности в 2025 году соста ...
CHASPIK.SPB.RU