Google und DeepMind nutzen KI, um die Leistung von Windparks vorherzusagen

In einer heute, am 27. Februar, veröffentlichten Ankündigung gab Google an, dass sie einen Weg gefunden haben, die von Windparks erzeugte Strommenge statistisch und vorherzusagen, und zwar durch den Einsatz von Windparks. Mithilfe von Software für künstliche Intelligenz der Tochtergesellschaft DeepMind (mit Hauptsitz in London) .

Mithilfe der maschinellen Lernalgorithmen von DeepMind zur Vorhersage der durch Windkraft erzeugten Stromproduktion von Farmen, die Google für seine Initiativen für grüne Energie nutzt, sagte das Unternehmen nun, dass sie konkrete Pläne für den Betrieb von Stromspeicher-, -verteilungs- und -versorgungssystemen erstellen können, die einen viel höheren Wert bringen als die Standards, die heute verwendet werden.

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Laut Google hat diese Software dazu beigetragen, den „Wert“ der Menge an Windstrom, den diese Farmen liefern, im Vergleich zur Speicherung, Verteilung und Bereitstellung ohne Nutzung um 20 % zu steigern. Vorhersagen in Echtzeit. Allerdings hat der amerikanische Riese nicht klar erklärt, ob sich dieser Wert auf die Währung oder die Stromproduktion bezieht und auch nicht, auf welchen Windparks Google dieses Projekt einsetzt, aber es ist wahrscheinlich, dass es sich um die Region des Mittleren Westens der USA handelt, wo mehrere große Datenmengen vorliegen Zentren gibt es im Land.

Letztes Jahr gab Google bekannt, dass es endlich den bemerkenswerten Meilenstein erreicht habe, seinen Energieverbrauch durch 100 % erneuerbare Energiequellen auszugleichen. Dies wurde vor allem dank der Stromabnahmeverträge von Google und effektiver Investitionen in Solar- und Windparks erreicht, die zur Stromversorgung der Rechenzentren des Unternehmens beitragen, sowie durch Pläne, erneuerbare Energien zu nutzen, um die Standardnetznutzung in anderen Märkten auszugleichen.

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Wenn es um Windenergie geht, kann die Nutzung des aus dieser Art von Energie erzeugten Stroms jedoch schwieriger sein, da es schwierig ist zu bestimmen, wie viel Strom ein bestimmter Windpark erzeugen kann, wie dieser Strom am besten gespeichert werden kann und wie Es effizient zu übertragen ist nicht einfach. Laut Google ist Wind aufgrund seiner variablen Natur eine sehr unvorhersehbare, oder genauer gesagt, unmöglich vorhersehbare Energiequelle, da er sich auf die Natur verlassen muss, um den erforderlichen Strombedarf des Netzes abzuschätzen.

„Wir können die Windvariabilität in unseren Berechnungen sicherlich nicht eliminieren, aber die ersten Ergebnisse des Tests zeigen, dass es möglich ist, maschinelles Lernen zu nutzen, um die durch Wind erzeugte Stromabgabe an vielen Standorten vorherzusagen. Zeit mit vielen verschiedenen natürlichen Veränderungen ist durchaus möglich.“ Darüber hinaus trägt dieser Ansatz auch dazu bei, die Analyse und Datengenerierung für den spezifischen Betrieb von Windparks präziser zu gestalten, da maschinelles Lernen Farmmanagern dabei helfen kann, komplexe Beurteilungen intelligenter, schneller und genauer durchzuführen, insbesondere bei der Schätzung der durch Windkraft erzeugten Leistung Bauernhöfe können sich treffen. Strom verbrauchen.

Dies ist nicht das erste Mal, dass die KI-Expertise von DeepMind auf diese Weise genutzt wird. Bereits 2016 gab Google bekannt, dass es ihm mithilfe seines KI-Labors gelungen sei, die Stromkosten für seine Rechenzentren um etwa 15 % zu senken. Im Jahr 2018 ging Google noch einen Schritt weiter und gab diesen KI-Systemen mehr Kontrolle bei der Berechnung des systemweiten Stromverbrauchs. Darüber hinaus gab es im Jahr 2017 auch einen Bericht, der darauf hinwies, dass DeepMind mit der nationalen Netzagentur des Vereinigten Königreichs zusammenarbeitet, um die Agentur bei der Berechnung und dem Ausgleich von Angebot und Nachfrage für Stromerzeugung im gesamten Vereinigten Königreich zu unterstützen.

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Darüber hinaus zeigen diese Projekte auch das große Potenzial von DeepMind bei der Umwandlung seines Betriebsmodells von einem experimentellen Zentrum in ein gewinnbringendes Zentrum. Im Jahr 2017 „kostete“ DeepMind die Muttergesellschaft Google ein Budget von bis zu 368 Millionen Dollar für Forschungsprojekte im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz, während die erzielten Gewinne nicht sehr hoch ausfielen. Wenn die Software von DeepMind in realen Situationen außerhalb des Labors eingesetzt werden kann, hat dieses Unternehmen das Potenzial, für Google ein riesiges gewinnbringendes Unternehmen zu werden.

Vor allem sehen wir wieder einmal die Praktikabilität und Wirksamkeit von KI in allen Lebensbereichen!