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Google e DeepMind utilizzano l’intelligenza artificiale per prevedere la produzione di energia dei parchi eolici

Per contribuire a rendere quell’energia più preziosa per la rete elettrica

Google ha annunciato oggi di aver reso l’energia prodotta dai parchi eolici più redditizia utilizzando il software di intelligenza artificiale della sua controllata londinese DeepMind. Utilizzando gli algoritmi di apprendimento automatico di DeepMind per predire il rendimento del vento dalle aziende agricole che Google utilizza per le sue iniziative di energia verde, la società afferma che ora può programmare le consegne di energia in uscita, che sono più preziose della rete rispetto a quelle standard non temporali consegne.

Secondo Google, questo software ha migliorato il “valore” dell’energia eolica che queste fattorie stanno fornendo del 20 percento su una linea di base in cui non vengono eseguite previsioni basate sul tempo. Non sappiamo esattamente quale sia quel valore in termini monetari o in termini di produzione di energia. Inoltre, non sappiamo esattamente dove questo viene distribuito, sebbene Google lavori con parchi eolici in gran parte nel Midwest , dove si trovano alcuni dei suoi data center statunitensi. Google non era immediatamente disponibile per un commento.

GOOGLE AFFERMA CHE LE PREVISIONI IA HANNO RESO L’ENERGIA EOLICA IL 20 PERCENTO PIÙ PREZIOSA
L’anno scorso, Google ha dichiarato di aver finalmente raggiunto la pietra miliare di compensare il suo consumo di energia con il 100 percento di fonti rinnovabili . Ciò è in gran parte dovuto ai contratti di acquisto di energia e agli investimenti con impianti solari ed eolici che aiutano ad alimentare i suoi data center, nonché con certificati di energia rinnovabile che compensano l’utilizzo della rete elettrica standard in altri mercati.

Quando si tratta di energia eolica, tuttavia, l’utilizzo di tale energia può essere difficile perché sapere quanto una determinata azienda genererà e il modo migliore per immagazzinare e quindi fornire quell’energia alla rete cambia ogni giorno. Google afferma che “la natura variabile del vento stesso ne fa una fonte di energia imprevedibile, meno utile di quella che può fornire energia in modo affidabile in un determinato momento”, dovendo affidarsi alla natura per generare le richieste di elettricità necessarie per la rete.

“Non possiamo eliminare la variabilità del vento, ma i nostri primi risultati suggeriscono che possiamo usare l’apprendimento automatico per rendere l’energia eolica sufficientemente più prevedibile e preziosa”, scrivono Sims Witherspoon, product manager di DeepMind e Will Fadrhonc, Google’s Carbon Guida al programma Energia libera, in un post sul blog in co-autore . “Questo approccio aiuta anche a rendere più rigoroso il rigore dei dati per le attività relative al parco eolico, poiché l’apprendimento automatico può aiutare gli operatori del parco eolico a effettuare valutazioni più intelligenti, più veloci e basate sui dati sul modo in cui la loro potenza può soddisfare la domanda di elettricità”.

Questa non è la prima volta che l’esperienza AI di DeepMind è stata utilizzata in questo modo. Nel 2016, Google ha annunciato di aver ridotto del 15% i costi energetici dei suoi data center grazie all’aiuto del laboratorio di intelligenza artificiale. Nel 2018, Google è andato oltre e ha dato a questi sistemi di intelligenza artificiale un controllo ancora maggiore . E ci sono state segnalazioni nel 2017 che DeepMind era in trattative con l’agenzia nazionale della rete elettrica per il Regno Unito per aiutarla a bilanciare domanda e offerta.

Questo tipo di lavoro aiuta Google in modo ovvio, ma aiuta anche DeepMind. La società ha svolto un lavoro fenomenale dal punto di vista della ricerca, ma non ha ancora trovato sostanziali flussi di entrate. Si perde un sacco di soldi ( $ 368 milioni nel 2017 ), che secondo come riferito ha contribuito alle tensioni tra DeepMind e la nave appoggio. Se il software dell’azienda può essere utilizzato in scenari reali al di fuori del laboratorio di ricerca, DeepMind potrebbe diventare un segmento di attività generatrice di entrate che giustifica i suoi costi elevati.

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