O crescente boom global na construção de data centers, que consomem muita energia, está sobrecarregando as redes elétricas, causando uma maior dependência de energia de combustíveis fósseis poluentes.
Christina Delimitrou, professora associada recentemente efetivada no MIT, está combatendo essa ameaça ambiental ao repensar como os servidores de computadores e equipamentos de rede dentro desses data centers operam.
Ela e seu grupo aplicam machine learning para tornar data centers em larga escala mais eficientes, seguros e confiáveis. Eles redesenham sistemas de cloud computing desatualizados, desenvolvem métodos para gerenciar recursos de hardware compartilhados e criam arquiteturas de servidor simplificadas.
Esses avanços permitem que os operadores de data centers obtenham mais poder computacional do hardware existente.
“Se os data centers não forem utilizados em sua melhor capacidade, eles queimarão muito mais energia do que o necessário para atender à crescente demanda dos usuários”, diz Delimitrou, a Professora Associada de Desenvolvimento de Carreira KDD em Comunicações e Tecnologia no Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação (EECS) e membro do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL). “Há muito inchaço, especialmente no lado do software desses sistemas. Se pudermos remover esse inchaço de uma forma que não comprometa o desempenho, não precisaremos construir tantos novos data centers.”
Ela também utiliza a AI para ajudar os programadores a encontrar e corrigir problemas em aplicativos baseados em nuvem, como serviços de streaming de música ou sistemas de videoconferência. Isso elimina o tempo de inatividade dos aplicativos que prejudica o desempenho e esgota os recursos computacionais.
“Ao gerenciar os recursos de forma mais eficaz na nuvem, o usuário final obtém um desempenho mais previsível do aplicativo em seu smartphone”, acrescenta ela.
Início matemático
Delimitrou cresceu em uma cidade de porte médio
Fonte: MIT News - AI
Publicado em 2026-10-08