Cette semaine, Google a annoncé avoir commencé à produire de l'énergie à partir de parcs éoliens de manière plus viable en utilisant un logiciel d'intelligence artificielle via sa filiale londonienne DeepMind.
En utilisant les algorithmes d'apprentissage automatique de DeepMind pour prédire la production d'énergie sur les fermes que Google utilise pour ses initiatives d'énergie verte, la société affirme qu'elle a désormais la possibilité de planifier des livraisons d'énergie plus précieuses au réseau que les livraisons conventionnelles.
Google affirme que le logiciel a amélioré la « valeur » des parcs éoliens fournis par 20 % par rapport au niveau de référence. La valeur n'a pas été décrite, ainsi que les modalités de production éolienne. La société n'a pas non plus mentionné où tout est déployé.
Il convient de mentionner que, l'année dernière, Google a déclaré avoir réussi à franchir le cap de la compensation de l'utilisation de l'énergie avec des sources 100% renouvelables. Tout cela est associé à des contrats d'achat d'énergie et à des investissements dans des parcs solaires et éoliens qui contribuent à alimenter les centres de données, ainsi qu'à des certificats d'énergie renouvelable qui compensent l'utilisation de l'électricité.
L'utilisation de l'énergie éolienne n'est pas si simple, car on ne sait pas exactement combien sera produit, car la situation change tous les jours. Selon Google, "la nature variable du vent lui-même en fait une source d'énergie imprévisible - moins utile que celle qui peut fournir de l'énergie de manière fiable sur une période de temps donnée".
"Nous ne pouvons pas éliminer la variabilité du vent, mais nos premiers résultats suggèrent que nous pouvons utiliser l'apprentissage automatique pour rendre l'énergie éolienne plus prévisible et plus précieuse", écrivent Sims Witherspoon, chef de produit chez DeepMind, et Will Fadrhonc, Google Carbon Leader du programme Free Energy. , par courrier. « Cette approche contribue également à apporter une plus grande rigueur des données aux opérations des parcs éoliens, car l'apprentissage automatique peut aider les exploitants de parcs éoliens à effectuer des évaluations plus intelligentes, plus rapides et basées sur les données de la manière dont leur production d'énergie peut répondre à la demande d'électricité ».
Source: The Verge
