数据中心每年消耗大量电力，其中冷却系统占用电量的很大一部分。宾夕法尼亚州立大学的研究人员开发了一款基于人工智能的软件，旨在通过动态调整电力使用来优化数据中心冷却，以应对天气和电价波动。

该软件利用物理信息强化学习模型，分析实时气候和经济数据，模拟虚拟数据中心作为训练空间。经过训练的AI智能体能够提供针对特定地点定制的冷却建议，优化能源效率和盈利能力。

论文通讯作者王达佐教授指出：“冷却约占数据中心总用电量的40%，且传统静态冷却方法在电价高时可能导致损失。我们的软件考虑外部条件，动态调整冷却速率。”团队在模拟休斯顿数据中心的测试中，将冷却能耗削减超过24%，同时提升比特币挖矿盈利能力超过8%。

这一方法不仅适用于数据中心，还可扩展到其他商业建筑，如机场和发电厂。研究人员计划于5月在佛罗里达州奥兰多的IEEE ITherm会议上展示论文细节。