Google i DeepMind wykorzystują sztuczną inteligencję do przewidywania wydajności farm wiatrowych

W ogłoszeniu opublikowanym dzisiaj, 27 lutego, Google poinformowało, że znalazło sposób na statystyczne i przewidywanie ilości energii elektrycznej wytwarzanej przez farmy wiatrowe, czyli poprzez wykorzystanie farm wiatrowych, wykorzystując oprogramowanie sztucznej inteligencji spółki zależnej DeepMind (z siedzibą w Londynie). .

Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego DeepMind do przewidywania produkcji energii elektrycznej generowanej przez elektrownie wiatrowe z farm, którą Google wykorzystuje do swoich inicjatyw w zakresie zielonej energii, firma stwierdziła, że ​​może teraz opracować szczegółowe plany obsługi systemów magazynowania, dystrybucji i dostaw energii elektrycznej, przynosząc znacznie wyższą wartość niż stosowane obecnie standardy.

• Google wykorzystuje sztuczną inteligencję do wykrywania chorób oczu

Według Google oprogramowanie to pomogło poprawić „wartość” ilości energii elektrycznej wytwarzanej z wiatru, dostarczanej przez te farmy, o 20% w porównaniu z magazynowaniem, dystrybucją i dostawą bez jej wykorzystania. Prognozy w czasie rzeczywistym. Amerykański gigant nie wyjaśnił jednak jasno, czy jest to wartość wyrażona w walucie, czy w wytworzonej energii elektrycznej oraz na jakich farmach wiatrowych Google realizuje ten projekt, ale prawdopodobnie będzie to region Środkowego Zachodu Stanów Zjednoczonych, gdzie znajduje się kilka dużych ośrodki znajdują się w kraju.

W zeszłym roku Google oznajmiło, że w końcu osiągnęło niezwykły kamień milowy, jakim jest kompensowanie zużycia energii w 100% odnawialnymi źródłami energii. Osiągnięto to w dużej mierze dzięki umowom zakupu energii z Google oraz skutecznym inwestycjom w farmy słoneczne i wiatrowe, które pomagają zasilać centra danych firmy, a także planom wykorzystania energii odnawialnej w celu zrównoważenia standardowego wykorzystania sieci na innych rynkach.

• Chiny w dalszym ciągu uruchamiają pierwszego na świecie wirtualnego nadawcę kobiecego opartego na sztucznej inteligencji

Jednak w przypadku energetyki wiatrowej wykorzystanie energii wytworzonej z tego rodzaju energii może być trudniejsze, gdyż trudno jest określić, ile energii elektrycznej dana farma wiatrowa może wygenerować, w jaki sposób. Jaki jest najlepszy sposób magazynowania tej energii, a następnie w jaki sposób? skuteczne przesłanie go nie jest proste. Według Google zmienna natura wiatru sprawia, że ​​jest on bardzo nieprzewidywalnym, a dokładniej niemożliwym do przewidzenia źródłem energii, ponieważ oszacowanie zapotrzebowania sieci na energię elektryczną musi opierać się na naturze.

„Z pewnością nie możemy wyeliminować zmienności wiatru w naszych obliczeniach, ale wstępne wyniki testu pokazują, że możliwe jest wykorzystanie uczenia maszynowego do przewidywania mocy generowanej przez wiatr w wielu lokalizacjach. Czas z wieloma różnymi naturalnymi zmianami jest całkowicie możliwy. Ponadto takie podejście pomaga również w zapewnieniu rygoru analizy i generowania danych w odniesieniu do konkretnych operacji farm wiatrowych, po prostu dlatego, że uczenie maszynowe może pomóc menedżerom farm Wind sprawia, że ​​złożone oceny są inteligentniejsze, szybsze i dokładniejsze, szczególnie w przypadku szacowania mocy wyjściowej z elektrowni wiatrowych gospodarstwa rolne mogą spotykać się, korzystać z prądu.

To nie pierwszy raz, kiedy wiedza DeepMind dotycząca sztucznej inteligencji została wykorzystana w ten sposób. W 2016 roku Google ogłosił, że dzięki laboratorium sztucznej inteligencji udało mu się obniżyć koszty energii w swoich centrach danych o około 15%. W 2018 r. Google poszedł dalej i zapewnił tym systemom AI większą kontrolę przy obliczaniu zużycia energii w całym systemie. Ponadto w 2017 r. ukazał się raport wskazujący, że DeepMind współpracuje z brytyjską krajową agencją ds. sieci, aby pomóc jej w obliczaniu i równoważeniu podaży i popytu na energię elektryczną w całej Wielkiej Brytanii.

• Inżynier AI Facebooka opowiada o głębokim uczeniu, nowych językach programowania i sprzęcie dla sztucznej inteligencji

Poza tym projekty te pokazują także ogromny potencjał DeepMind w zakresie transformacji modelu operacyjnego z centrum eksperymentalnego na nastawiony na zysk. W 2017 roku DeepMind „kosztował” spółkę-matkę Google budżet aż 368 mln dolarów na projekty badawcze związane ze sztuczną inteligencją, podczas gdy osiągnięte zyski nie były zbyt duże. Jeśli oprogramowanie DeepMind będzie można używać w rzeczywistych sytuacjach poza laboratorium, firma ta może stać się ogromną firmą generującą zyski dla Google.

Przede wszystkim po raz kolejny widzimy praktyczność i skuteczność AI we wszystkich obszarach życia!