Google e DeepMind aplicam IA para prever a produção de parques eólicos

Google e DeepMind aplicam IA para prever a produção de parques eólicos

Num anúncio divulgado hoje, 27 de fevereiro, a Google afirmou ter encontrado uma forma de prever estatisticamente a quantidade de eletricidade produzida pelos parques eólicos, que se faz através da utilização de parques eólicos, utilizando software de inteligência artificial da subsidiária DeepMind (com sede em Londres). .

Usando algoritmos de aprendizado de máquina da DeepMind para prever a produção de eletricidade gerada pela energia eólica de fazendas que o Google usa para suas iniciativas de energia verde, a empresa disse agora que eles podem fazer planos específicos para operar sistemas de armazenamento, distribuição e fornecimento de eletricidade, trazendo um valor muito maior do que o padrões usados ​​hoje.

Google e DeepMind aplicam IA para prever a produção de parques eólicos

De acordo com o Google, este software ajudou a melhorar o “valor” da quantidade de electricidade gerada pelo vento que estes parques fornecem em 20% em comparação com o armazenamento, distribuição e fornecimento sem a utilizar. No entanto, o gigante americano não explicou claramente se esse valor é em termos de moeda ou de produção de electricidade, bem como em que parques eólicos a Google implementa este projecto, mas é provável que seja na região Centro-Oeste dos EUA, onde vários grandes centros de dados centros estão presentes no país.

No ano passado, o Google disse que finalmente atingiu o marco notável de compensar o seu uso de energia com fontes de energia 100% renováveis. Isto foi conseguido em grande parte graças aos acordos de compra de energia da Google e aos investimentos eficazes em parques solares e eólicos, que ajudam a alimentar os centros de dados da empresa, bem como aos planos de utilização de energia renovável para compensar a utilização padrão da rede noutros mercados.

Google e DeepMind aplicam IA para prever a produção de parques eólicos

No entanto, quando se trata de energia eólica, utilizar a eletricidade gerada a partir deste tipo de energia pode ser mais difícil porque é difícil determinar quanta eletricidade um determinado parque eólico pode gerar, como, qual a melhor forma de armazenar essa energia e, em seguida, como transmiti-lo com eficiência não é simples. De acordo com o Google, a natureza variável do vento torna-o uma fonte de energia muito imprevisível, ou mais precisamente, impossível de prever, porque deve confiar na natureza para estimar as necessidades de electricidade exigidas pela rede.

“Certamente não podemos eliminar a variabilidade do vento em nossos cálculos, mas os resultados iniciais do teste mostram que é possível usar o aprendizado de máquina para prever a produção de energia gerada pelo vento em muitos locais. O tempo com muitas mudanças naturais diferentes é completamente possível. Além disso, esta abordagem também ajuda a trazer rigor na análise e geração de dados para as operações específicas dos parques eólicos, simplesmente porque a aprendizagem automática pode ajudar os gestores dos parques eólicos a tornar avaliações complexas mais inteligentes, rápidas e precisas, especialmente na estimativa da quantidade de energia produzida pelo vento. fazendas podem se reunir. usar eletricidade.

Esta não é a primeira vez que a experiência em IA da DeepMind é usada desta forma. Em 2016, o Google anunciou que conseguiu reduzir os custos de energia dos seus data centers em cerca de 15% com a ajuda do seu laboratório de IA. Em 2018, o Google foi além e deu a esses sistemas de IA mais controle no cálculo do uso de energia em todo o sistema. Além disso, houve também um relatório em 2017 indicando que a DeepMind está a colaborar com a agência nacional de rede do Reino Unido para ajudar a agência a calcular e equilibrar a oferta e a procura de eletricidade em todo o Reino Unido.

Google e DeepMind aplicam IA para prever a produção de parques eólicos

Além disso, esses projetos também mostram o grande potencial da DeepMind em transformar seu modelo operacional, de centro experimental para lucrativo. Em 2017, a DeepMind “custou” à controladora Google um orçamento de até 368 milhões de dólares para projetos de pesquisa relacionados à inteligência artificial, enquanto os lucros obtidos não foram muito significativos. Se o software da DeepMind puder ser usado em situações da vida real fora do laboratório, esta empresa terá potencial para se tornar um grande negócio gerador de lucros para o Google.

Acima de tudo, vemos mais uma vez a praticidade e eficácia da IA ​​em todas as áreas da vida!


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