В материале MIT от 8 октября 2026 года рассказывается о работе Кристины Делимитру — недавно получившей постоянную должность доцента MIT — и её исследовательской группы. Они применяют машинное обучение, чтобы сделать крупномасштабные дата-центры более эффективными, безопасными и надёжными: перепроектируют устаревшие облачные системы, разрабатывают методы управления общими аппаратными ресурсами и создают оптимизированные серверные архитектуры. По словам Делимитру, если дата-центры используются не в полную силу, они расходуют значительно больше энергии, чем необходимо для растущего спроса пользователей.

Исследовательница также использует ИИ, чтобы помогать программистам находить и устранять проблемы в облачных приложениях, что снижает простои. Среди сложностей она называет недостаточную интерпретируемость ИИ и отмечает, что значительная часть текущей работы направлена на повышение объяснимости этих инструментов. Ранее, в ходе работы в Стэнфорде, Делимитру и её научный наставник Кристос Козиракис обнаружили, что многие крупные вычислительные системы загружены лишь примерно на 15 процентов мощности. Один из разработанных её группой инструментов, Seer, использует глубокое обучение для предупреждения проблем в веб-приложениях, а инструмент Ditto воспроизводит структуру и характеристики производительности проприетарных приложений.

Материал описывает и преподавательскую деятельность Делимитру в MIT, и её биографию. Как отмечается в публикации, она ожидает, что её работа будет меняться по мере развития моделей машинного обучения, но подчёркивает необходимость осторожного применения ИИ и проверки его решений.