数据中心中的千百万台服务器也因此需要消耗大量能源。类似REx的自动化系统能找到各种场景下的最佳性能，提供新方式，大幅减少能源需求。
随着技术进步，数字时代的到来，需要处理和分发的数据量也在快速扩大。与此同时，数据正变得越来越复杂，一些现代化的软件系统包含了数百万行代码。这些数据的维护需要用到大型数据中心，以及软件开发者团队。这意味着需要消耗大量能源，占用财务资源。
为了解决这种全行业面临的问题，兰卡斯特大学的数据科学专家开发了人工智能计算机软件，能在无需人工输入的情况下迅速完成自组装，形成最高效的形式。这也有助于提升计算机系统的能效。
这一系统名为REx，基于机器学习算法。在接到一项任务时，系统会查询庞大的软件模块库（例如内存缓存、搜索和分类算法），进行选择，并组装成该系统认为的最理想形态。研究人员将这种算法称作“微型变种”。
兰卡斯特大学计算和通信学院讲师巴里·波特（Barry Porter）表示：“实时系统学习了所有一切。利用这些微型变种去自动组装系统，我们看到，REx自主开发了能完成任务的软件设计。”
波特表示，这项技术可以用在多个层面。这可以减少，甚至完全不需要人工参与，而REx能自动完成所需的任务。这也将对数据处理中心的能效产生明显影响。目前，能耗的优化相当于全球能耗的约3%。
波特表示：“随着我们更频繁地连接设备，进入物联网时代，需要处理和分发的数据量正迅速增长。数据中心中的千百万台服务器也因此需要消耗大量能源。类似REx的自动化系统能找到各种场景下的最佳性能，提供新方式，大幅减少能源需求。”
实际上，类似REx的人工智能系统正在变革我们与数字世界打交道的方式。一些系统帮助医生更方便地查询庞大的研究数据库，而另一些系统则帮助我们安全上网。在技术时代，技术本身已被证明是我们解决问题时的最佳盟友。
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