تطبق Google وDeepMind الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بإنتاج مزارع الرياح

وفي إعلان صدر اليوم 27 فبراير، قالت جوجل إنها وجدت طريقة للتنبؤ إحصائيًا بكمية الكهرباء التي تنتجها مزارع الرياح، وذلك من خلال استخدام مزارع الرياح باستخدام برامج الذكاء الاصطناعي من شركة DeepMind التابعة لها (مقرها لندن). .

باستخدام خوارزميات التعلم الآلي الخاصة بـ DeepMind للتنبؤ بإنتاج الكهرباء المولد بواسطة طاقة الرياح من المزارع التي تستخدمها Google لمبادرات الطاقة الخضراء، قالت الشركة الآن إنها تستطيع وضع خطط محددة لتشغيل أنظمة تخزين وتوزيع وإمداد الكهرباء، مما يحقق قيمة أعلى بكثير من المعايير المستخدمة اليوم.

• جوجل تطبق الذكاء الاصطناعي في الكشف عن أمراض العيون

ووفقا لشركة جوجل، فقد ساعد هذا البرنامج في تحسين "قيمة" كمية الكهرباء المولدة من الرياح التي توفرها هذه المزارع بنسبة 20% مقارنة بالتخزين والتوزيع والإمداد دون استخدامها، مع توقعات في الوقت الحقيقي. ومع ذلك، لم يوضح العملاق الأمريكي بوضوح ما إذا كانت تلك القيمة من حيث العملة أو إنتاج الكهرباء، وكذلك مزارع الرياح التي تنشر جوجل هذا المشروع عليها، ولكن من المرجح أن يكون ذلك في منطقة الغرب الأوسط الأمريكي، حيث توجد العديد من البيانات الضخمة. المراكز موجودة في البلاد.

وفي العام الماضي، قالت جوجل إنها وصلت أخيرًا إلى إنجاز رائع يتمثل في تعويض استخدام الطاقة بمصادر طاقة متجددة بنسبة 100%. وقد تم تحقيق ذلك إلى حد كبير بفضل اتفاقيات شراء الطاقة التي أبرمتها Google والاستثمارات الفعالة في مزارع الطاقة الشمسية وطاقة الرياح، والتي تساعد في تشغيل مراكز بيانات الشركة، بالإضافة إلى خطط استخدام الطاقة المتجددة لتعويض الاستخدام القياسي للشبكة في الأسواق الأخرى.

• تواصل الصين إطلاق أول مذيعة افتراضية في العالم تعمل بالذكاء الاصطناعي

ومع ذلك، عندما يتعلق الأمر بطاقة الرياح، فإن استخدام الكهرباء المولدة من هذا النوع من الطاقة يمكن أن يكون أكثر صعوبة لأنه من الصعب تحديد مقدار الكهرباء التي يمكن لمزرعة رياح معينة توليدها، وكيف ما هي أفضل طريقة لتخزين تلك الطاقة ثم كيف إن نقلها بكفاءة ليس بالأمر السهل. ووفقا لجوجل، فإن الطبيعة المتغيرة للرياح تجعلها مصدر طاقة غير قابل للتنبؤ به، أو بتعبير أدق، من المستحيل التنبؤ به، لأنه يجب الاعتماد على الطبيعة لتقدير احتياجات الشبكة المطلوبة من الكهرباء.

"من المؤكد أننا لا نستطيع استبعاد تقلب الرياح في حساباتنا، ولكن النتائج الأولية للاختبار تظهر أنه من الممكن استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بإنتاج الطاقة المولدة بالرياح في العديد من المواقع. الوقت مع العديد من التغيرات الطبيعية المختلفة أمر ممكن تماما. بالإضافة إلى ذلك، يساعد هذا النهج أيضًا على تحقيق الدقة في التحليل وتوليد البيانات للعمليات المحددة لمزارع الرياح، وذلك ببساطة لأن التعلم الآلي يمكن أن يساعد مديري المزارع في إجراء تقييمات معقدة أكثر ذكاءً وأسرع وأكثر دقة، خاصة في تقدير مقدار الطاقة الناتجة من الرياح يمكن للمزارع تلبية استخدام الكهرباء.

ليست هذه هي المرة الأولى التي يتم فيها استخدام خبرة DeepMind في مجال الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة. في عام 2016، أعلنت جوجل أنها نجحت في خفض تكاليف الطاقة لمراكز البيانات الخاصة بها بنحو 15% بمساعدة مختبر الذكاء الاصطناعي الخاص بها. وفي عام 2018، ذهبت جوجل إلى أبعد من ذلك ومنحت أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه مزيدًا من التحكم في حساب استخدام الطاقة على مستوى النظام. بالإضافة إلى ذلك، كان هناك أيضًا تقرير في عام 2017 يشير إلى أن DeepMind تتعاون مع وكالة الشبكة الوطنية في المملكة المتحدة لمساعدة الوكالة في حساب وموازنة العرض والطلب على إنتاج الكهرباء في جميع أنحاء المملكة المتحدة.

• يتحدث مهندس فيسبوك للذكاء الاصطناعي عن التعلم العميق ولغات البرمجة الجديدة وأجهزة الذكاء الاصطناعي

علاوة على ذلك، تُظهر هذه المشاريع أيضًا الإمكانات الكبيرة التي تتمتع بها DeepMind في تحويل نموذج التشغيل الخاص بها، من مركز تجريبي إلى مركز محقق للربح. وفي عام 2017، "كلفت شركة DeepMind الشركة الأم جوجل ميزانية تصل إلى 368 مليون دولار لمشاريع بحثية تتعلق بالذكاء الاصطناعي، في حين أن الأرباح المحققة لم تكن كبيرة للغاية". إذا كان من الممكن استخدام برنامج DeepMind في مواقف الحياة الواقعية خارج المختبر، فإن هذه الشركة لديها القدرة على أن تصبح شركة مدرة للربح ضخمة لشركة Google.

قبل كل شيء، نرى مرة أخرى التطبيق العملي والفعالية للذكاء الاصطناعي في جميع مجالات الحياة!