ChatGPTタスクフォースはヨーロッパによって設立されます
欧州の国家プライバシー監視団体を統合する団体は木曜日、ChatGPT専用の対策委員会を設置したと発表した。
Google と DeepMind が AI を適用して風力発電所の出力を予測
Googleは本日2月27日に発表した発表で、子会社のDeepMind（本社ロンドン）の人工知能ソフトウェアを利用し、風力発電所の利用を通じて発電量を統計的に予測する方法を発見したと発表した。 。
DeepMind の機械学習アルゴリズムを使用して、Google がグリーン エネルギー イニシアチブに使用している農場からの風力発電によって生成される電力出力を予測することで、蓄電、配電、供給システムの運用に関する具体的な計画を立てることができるようになり、従来の計画よりもはるかに高い価値をもたらすことができると同社は述べています。現在使用されている標準規格。
Google によると、このソフトウェアは、これらの発電所が提供している風力発電量の「価値」を、風力発電を使用せずに保管、配電、供給する場合と比較して 20% 向上させるのに役立ちました。しかし、米国の大手企業は、その価値が通貨によるものなのか、それとも発電量によるものなのか、また、Googleがこのプロジェクトをどの風力発電所に導入するのかについて明確に説明していないが、おそらくそれは米国中西部地域になるだろう。センターは国内に存在します。
昨年グーグルは、エネルギー使用量を100％再生可能エネルギー源で相殺するという注目すべきマイルストーンについに到達したと発表した。これは主に、Google の電力購入契約と、同社のデータセンターへの電力供給を支援する太陽光発電所や風力発電所への効果的な投資のおかげで達成されました。また、他の市場での標準的な送電網の使用量を相殺するために再生可能エネルギーを使用する計画によっても達成されました。
ただし、風力エネルギーに関しては、特定の風力発電所がどれだけの電力を生成できるか、その電力をどのように蓄えるのが最適な方法であるかを判断することが難しいため、この種のエネルギーで生成された電力を使用することはより困難になる可能性があります。それを効率的に伝えるのは簡単ではありません。Google によると、風力は変動する性質があるため、送電網に必要な電力需要を見積もるには自然に依存する必要があるため、風力は非常に予測不可能、より正確には予測不可能なエネルギー源になっています。
「計算で風の変動を完全に排除することはできませんが、テストの初期結果は、機械学習を使用して多くの場所で風力発電の出力を予測することが可能であることを示しています。多くの異なる自然変化を伴う時間は完全に可能です。」さらに、このアプローチは、風力発電所の特定の運用に対する分析とデータ生成を厳密にするのにも役立ちます。機械学習は、風力発電所の管理者に役立つためです。風力発電の複雑な評価が、特に風力発電量の推定において、よりスマート、より迅速、より正確になります。農場は電気を使うことができます。
DeepMind の AI 専門知識がこのような形で使用されるのはこれが初めてではありません。2016 年に Google は、AI ラボの支援によりデータセンターの電力コストを約 15% 削減することに成功したと発表しました。2018 年、Google はさらに進んで、システム全体の電力使用量を計算する際にこれらの AI システムをより詳細に制御できるようにしました。さらに、2017 年には、ディープマインドが英国全国送電網機関と協力して、同機関が英国全土の電力の需要と供給の計算とバランスをとるのを支援していることを示す報告書もあった。
さらに、これらのプロジェクトは、DeepMind がその運営モデルを実験センターから営利モデルに転換する大きな可能性を示していることも示しています。2017年、ディープマインドは親会社のグーグルに人工知能関連の研究プロジェクトに最大3億6,800万ドルの予算を「支出」したが、得られた利益はそれほど大きくなかった。DeepMind のソフトウェアが研究室以外の実際の状況で使用できるようになれば、この会社は Google にとって巨大な利益を生み出すビジネスとなる可能性があります。
何よりも、生活のあらゆる分野における AI の実用性と有効性が改めてわかりました。
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