Sztuczna inteligencja DeepMind przewiduje, ile energii wytworzą turbiny wiatrowe Google

Kategoria: Sztuczna inteligencja Opublikowany 27 lutego

Spółka zależna Google DeepMind stworzył model uczenia maszynowego, aby zwiększyć wykorzystanie energii wiatrowej, przewidując jej prawdopodobną produkcję na 36 godzin naprzód.

Wady: Chociaż wykorzystanie energii wiatrowej wzrosło dzięki tańszym kosztom turbin, zawsze będzie ono cierpieć z powodu nieprzewidywalności. To ogranicza ją w porównaniu z innymi źródłami energii, które mogą niezawodnie dostarczać moc w ustalonym czasie.

Eksperyment: Aby pomóc rozwiązać ten problem, w zeszłym roku DeepMind zaczął tworzyć algorytmy zwiększające efektywność farm wiatrowych Google w USA, jak wynika z wpisu na blogu. Naukowcy przeszkolili sieć neuronową na podstawie prognoz pogody i danych z turbin z przeszłości, aby mogła przewidywać moc wyjściową z 36 godzinnym wyprzedzeniem. Na tej podstawie model zaleca przydział mocy do sieci z całodniowym wyprzedzeniem. Podniosło to wartość farm wiatrowych Google o około 20%, twierdzi DeepMind, chociaż tak naprawdę nie sprecyzowało, jaką formę przybiera wartość ani jak jest mierzona.

Implikacje: Chociaż jak dotąd testowano ją tylko wewnętrznie, nietrudno sobie wyobrazić, że Google ma nadzieję na sprzedaż tej technologii operatorom farm wiatrowych. I to kolejny impuls do Google bezemisyjne poświadczenia .