谷歌在不断提升数据中心效率的过程中，找到了新的解决方案，机器学习。据公司官方博文显示，公司数据中心团队工程师Jim Gao一直在努力构建基于多种因素的数据中心运营模式。

该模型可以预测数据中心的用电效率，即计算使用和浪费了多少电力，准确率为99.6%。这意味着谷歌现在可以使用高的系统来找出如何最大限度地利用其能力和分配资源，从而最大限度地减少电力浪费。

有一次，该公司不得不将数据中心的几台服务器离线进行维护，并根据高型号调整了冷却系统，从而在维护过程中保持了中心的效率。

高帮助解决了一个重大挑战。正如他在一份关于他的系统的白皮书中指出的，现代数据中心非常复杂。

他在：中写道：“如此多的可能配置和非线性相互依赖关系使得理解和优化能效变得困难。”

现在，对改善数据中心感兴趣的公司可以效仿谷歌。高的白皮书展示了他如何使用神经网络来学习如何提高谷歌的效率，并为其他人构建自己的系统提供了一个框架。

随着互联网的使用持续增长，科技公司需要找到方法，使其不断增长的数据中心更加节能环保。微软研究公司一直在开发一种使用燃料电池直接为服务器供电的方法，而不是依靠更大的中央发电厂为电脑机箱供电。这些创新将有助于将运行大量服务器对超级用户信息需求的影响降至最低。