Google kondigde vandaag aan dat het heeft gemaakt van de energie geproduceerd door windmolenparken meer levensvatbaar, het gebruik van de kunstmatige intelligentie software van het in Londen gevestigde dochteronderneming DeepMind. Door het gebruik van DeepMind de machine learning algoritmes om het voorspellen van de wind-uitgang van de boerderijen die Google gebruikt voor haar groene energie-initiatieven, het bedrijf zegt dat het kan nu het plannen van set leveringen van energie-output, die waardevoller zijn om het raster dan de standaard, niet-time op basis van de leveringen.
Volgens Google, deze software heeft een verbetering van de “waarde” van de wind energie van deze boerderijen liggen op het verstrekken van door 20 procent ten opzichte van een baseline waar geen tijd op basis van voorspellingen worden uitgevoerd. We weten niet precies wat die waarde is in monetaire termen of in termen van energie-output. We weten ook niet waar dit precies is wordt ingezet, hoewel Google werkt met windmolenparken grotendeels in de Midwest, waar sommige van zijn AMERIKAANSE datacenters zijn gevestigd. Google was niet onmiddellijk beschikbaar voor commentaar.
Google zegt AI voorspellingen wind energie 20 procent meer waard
Vorig jaar is Google zei dat het was eindelijk bereikt de mijlpaal van verrekening zijn energieverbruik met 100% hernieuwbare bronnen. Dat is grotendeels te danken aan de energie-inkoopcontracten en investeringen in zonne-en windparken die helpen de macht zijn datacenters, evenals met hernieuwbare energie certificaten die offset standaard elektriciteitsnet gebruik in andere markten.
Als het gaat om windenergie, maar gebruik te maken van die energie kan moeilijk zijn, omdat u weet hoeveel een bepaalde boerderij zal genereren en hoe het beste op te slaan en vervolgens leveren van energie aan het net elke dag verandert. Google zegt dat “de variabele aard van de wind zelf maakt het een onvoorspelbare bron van energie — minder nuttig dan een die dat kan op betrouwbare wijze leveren van vermogen op een bepaald tijdstip” door te vertrouwen op de natuur voor het genereren van de benodigde elektriciteit eisen van het raster.
Afbeelding: Google / DeepMind
“We kunnen niet het elimineren van de variabiliteit van de wind, maar de eerste resultaten wijzen er op dat we gebruik kunnen maken van machine learning te maken van windenergie voldoende meer voorspelbaar en waardevol zijn,” schrijven Sims Witherspoon, een product manager bij DeepMind, en Zal Fadrhonc, Google Carbon Vrije Energie programma leiden, in een co-auteur van een blog post. “Deze aanpak helpt ook om meer gegevens strengheid van wind boerderij activiteiten, zoals machine learning kan helpen windpark exploitanten maken slimmer, sneller en meer data-driven evaluaties van het functioneren van hun vermogen kunnen voldoen aan de vraag naar elektriciteit.”
Dit is niet de eerste keer DeepMind AI expertise is gebruikt op deze manier. Terug in 2016, Google heeft aangekondigd dat het snijden van de macht van de kosten van de datacenters met 15 procent, dankzij het AI-lab helpen. In 2018, Google ging verder en gaf deze AI-systemen nog meer controle. En er waren berichten in 2017 dat DeepMind was in gesprek met de BRITSE nationale elektriciteitsnet agentschap om te helpen het evenwicht van vraag en aanbod.
Dit soort werk helpt Google in een voor de hand liggende manier, maar het helpt ook DeepMind. Het bedrijf heeft gedaan fenomenale werk van een onderzoek perspectief, maar is nog aanzienlijk meer inkomsten. Het verliest een hoop geld ($368 miljoen in 2017), die naar verluidt bijgedragen aan de spanningen tussen DeepMind en het moederschip. Als de bedrijf software kan worden gebruikt voor het in real-life scenario ‘ s buiten het research lab, DeepMind kan een winstgevende segment van het bedrijf dat rechtvaardigt de hoge kosten.