Google et DeepMind appliquent lIA pour prédire la production des parcs éoliens

Dans une annonce publiée aujourd'hui, le 27 février, Google a déclaré avoir trouvé un moyen de prédire statistiquement la quantité d'électricité produite par les parcs éoliens, grâce à l'utilisation de parcs éoliens, en utilisant le logiciel d'intelligence artificielle de sa filiale DeepMind (dont le siège est à Londres). .

En utilisant les algorithmes d'apprentissage automatique de DeepMind pour prédire la production d'électricité générée par l'énergie éolienne des fermes que Google utilise pour ses initiatives d'énergie verte, la société a déclaré qu'elle pouvait désormais élaborer des plans spécifiques pour l'exploitation des systèmes de stockage, de distribution et d'approvisionnement en électricité, apportant ainsi une valeur bien supérieure à celle de l'énergie éolienne. normes utilisées aujourd’hui.

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Selon Google, ce logiciel a permis d'améliorer de 20 % la « valeur » de la quantité d'électricité éolienne fournie par ces parcs par rapport au stockage, à la distribution et à la fourniture sans utilisation. Cependant, le géant américain n'a pas expliqué clairement si cette valeur est en termes de monnaie ou de production d'électricité, ni sur quels parcs éoliens Google déploie ce projet, mais il est probable que ce sera dans la région du Midwest américain, où plusieurs grandes données Des centres sont présents dans le pays.

L'année dernière, Google a déclaré avoir enfin atteint l'étape remarquable consistant à compenser sa consommation d'énergie avec des sources d'énergie 100 % renouvelables. Ceci a été réalisé en grande partie grâce aux accords d'achat d'électricité de Google et aux investissements efficaces dans les parcs solaires et éoliens, qui contribuent à alimenter les centres de données de l'entreprise, ainsi qu'aux projets d'utilisation d'énergies renouvelables pour compenser l'utilisation standard du réseau sur d'autres marchés.

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Cependant, lorsqu'il s'agit d'énergie éolienne, l'utilisation de l'électricité produite à partir de ce type d'énergie peut être plus difficile car il est difficile de déterminer la quantité d'électricité qu'un parc éolien donné peut produire, comment quelle est la meilleure façon de stocker cette énergie et ensuite comment le transmettre efficacement n’est pas simple. Selon Google, la nature variable de l'éolien en fait une source d'énergie très imprévisible, ou plus précisément impossible à prévoir, car elle doit s'appuyer sur la nature pour estimer les besoins électriques requis du réseau.

"Nous ne pouvons certainement pas éliminer la variabilité du vent dans nos calculs, mais les premiers résultats du test montrent qu'il est possible d'utiliser l'apprentissage automatique pour prédire la production d'énergie éolienne à de nombreux endroits. Le temps avec de nombreux changements naturels différents est tout à fait possible." En outre, cette approche contribue également à apporter de la rigueur dans l'analyse et la génération de données aux opérations spécifiques des parcs éoliens, tout simplement parce que l'apprentissage automatique peut aider les gestionnaires de parcs éoliens. Le vent rend les évaluations complexes plus intelligentes, plus rapides et plus précises, en particulier pour estimer la quantité d'énergie produite par le vent. les fermes peuvent se réunir et utiliser l'électricité.

Ce n’est pas la première fois que l’expertise de DeepMind en IA est utilisée de cette manière. En 2016, Google a annoncé avoir réussi à réduire d'environ 15 % les coûts d'énergie de ses centres de données grâce à son laboratoire d'IA. En 2018, Google est allé plus loin et a donné à ces systèmes d’IA plus de contrôle sur le calcul de la consommation d’énergie à l’échelle du système. En outre, il y a également eu un rapport en 2017 indiquant que DeepMind collabore avec l'agence nationale britannique du réseau pour aider l'agence à calculer et à équilibrer l'offre et la demande d'électricité dans tout le Royaume-Uni.

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En outre, ces projets montrent également le grand potentiel de DeepMind dans la transformation de son modèle opérationnel, d'un centre expérimental à un modèle lucratif. En 2017, DeepMind a « coûté » à la société mère Google un budget allant jusqu'à 368 millions de dollars pour des projets de recherche liés à l'intelligence artificielle, alors que les bénéfices réalisés n'étaient pas très significatifs. Si le logiciel de DeepMind peut être utilisé dans des situations réelles en dehors du laboratoire, cette société a le potentiel de devenir une activité génératrice de profits considérables pour Google.

Surtout, on constate une fois de plus le caractère pratique et l’efficacité de l’IA dans tous les domaines de la vie !