Google et DeepMind utilisent l’IA pour prédire la production d’énergie des parcs éoliens


Google et DeepMind utilisent l’IA pour prédire la production d’énergie des parcs éoliens:

Google a annoncé aujourd’hui que l’énergie produite par les parcs éoliens était plus viable à l’aide du logiciel d’intelligence artificielle de sa filiale londonienne DeepMind. En utilisant les algorithmes d’apprentissage automatique de DeepMind pour prédire la production éolienne des exploitations que Google utilise pour ses initiatives en matière d’énergie verte, la société peut désormais programmer des livraisons définies de production d’énergie, qui sont plus utiles pour le réseau que les solutions standard non temporelles.

Selon Google, ce logiciel a amélioré la «valeur» de l’énergie éolienne fournie par ces parcs de 20% par rapport à un niveau de référence où aucune prévision de ce type n’est effectuée.
Nous ne savons pas exactement quelle est cette valeur en termes monétaires ou en termes de production d’énergie.
Nous ne savons pas non plus exactement où cela est déployé, bien que

Google travaille avec des parcs éoliens

situés

principalement dans le Midwest

, où se trouvent certains de ses centres de données aux États-Unis.
Google n’était pas immédiatement disponible pour commenter.

Selon Google, les prévisions de l’intelligence artificielle ont rendu l’énergie éolienne plus utile de 20%

L’année dernière, Google a annoncé qu’il avait enfin franchi l’étape

décisive consistant à compenser sa consommation d’énergie avec des sources renouvelables à 100%

.
Cela tient en grande partie aux contrats d’achat d’énergie et aux investissements réalisés avec des parcs solaires et éoliens qui permettent d’alimenter ses centres de données, ainsi qu’avec des certificats d’énergie renouvelable qui compensent
l’utilisation standard du réseau électrique sur d’autres marchés.

Cependant, s’il s’agit de l’énergie éolienne, il peut être difficile d’utiliser cette énergie car il est difficile de connaître le volume de production d’une ferme donnée et la meilleure façon de stocker puis de livrer cette énergie au réseau.

Selon Google, “la nature variable du vent lui-même en fait une source d’énergie imprévisible – moins utile qu’un système capable de fournir de l’énergie de manière fiable à un moment donné”, car elle doit s’appuyer sur la nature pour générer les
besoins en électricité du réseau.

Image: Google / DeepMind

«Nous ne pouvons pas éliminer la variabilité du vent, mais nos premiers résultats suggèrent que nous pouvons utiliser l’apprentissage machine pour rendre l’énergie éolienne suffisamment plus prévisible et plus rentable», écrit Sims Witherspoon,
chef de produit chez DeepMind, et Will Fadrhonc, responsable de Google pour le carbone Free Energy Lead, responsable du programme Free, dans un

article de blog co-écrit

.
«Cette approche contribue également à apporter une plus grande rigueur des données aux opérations des parcs éoliens, l’apprentissage automatique pouvant aider les exploitants de parcs éoliens à réaliser des évaluations plus intelligentes, plus
rapides et plus basées sur les données de la manière dont leur production d’électricité peut répondre à la demande en électricité.

Ce n’est pas la première fois que l’expertise de DeepMind en matière d’intelligence artificielle est utilisée de cette manière.
En 2016, Google avait annoncé une réduction

de 15% des

coûts énergétiques de ses centres

de traitement de l’information

grâce à l’aide du laboratoire d’IA.
En 2018, Google est allé plus loin et a donné à ces systèmes d’IA

encore plus de contrôle

.
Et il a été

rapporté en 2017

que DeepMind était en pourparlers avec l’agence de distribution d’électricité britannique pour l’aider à équilibrer l’offre et la demande.

Ce type de travail aide Google de manière évidente, mais également DeepMind.
La société a fait un travail phénoménal du point de vue de la recherche, mais doit encore trouver des sources de revenus substantielles.
Il perd beaucoup d’argent (

368 millions de dollars en 2017

), ce qui aurait contribué aux

tensions

entre DeepMind et le ravitailleur.
Si le logiciel de l’entreprise peut être utilisé dans des scénarios réels en dehors du laboratoire de recherche, DeepMind pourrait devenir un segment de l’entreprise générant des revenus et justifiant ses coûts élevés.

from Tumblr https://reseau-actu.tumblr.com/post/183125630813

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