雷鋒網按:近日, DeepMind 正在與英國國家電網公司討論, 利用 AI 平衡英國電力供需問題。
英國國家電網擁有將電力輸往英國各地的基礎設施,
這個時候, 鑒於能源種類變多, 如何使得可再生能源的分配和適當調度, 成了英國電網需要解決的問題。
基於此, DeepMind 認為, 機器學習演算法可以更準確地預測需求模式, 有效地平衡英國國家電力系統中的供需矛盾。
DeepMind 發言人提到, 預測性機器學習在説明電力系統減少對環境的影響上有巨大的潛力。 一個真正令人感興趣的前景是, DeepMind 是否可以利用機器學習技術預測電力需求和供應的高峰, 從而幫助英國國家電網公司最大限度地利用可再生能源。
DeepMind CEO 哈薩比斯說到:“目前, 我們正在與英國國家電網公司以及其他大型電力供應商進行初步探討, 以便幫助解決這些機構面臨的種種問題。 無需投入新的基礎設施, 只通過優化的手段, 就可幫助英國節省 10% 的電力使用量, 這一成效將是非常令人興奮的。 ”
雷鋒網之前也曾報導過, 去年 7 月 DeepMind 就有著成功的電力節能應用案例, 其利用機器學習演算法將穀歌資料中心的用電量減少了 15%。
DeepMind 的智慧演算法能夠更有效地預測穀歌資料中心的冷卻系統和控制設備的負載, 從而將用於冷卻的電量減少了40%。 DeepMind 人工智慧軟體控制著資料中心內部大約 120 個設備參數變數, 包括風扇、空調系統、甚至窗戶等等。 雖然 DeepMind 人工智慧系統僅説明資料中心降低了十幾個百分點的耗電量,
雷鋒網瞭解到, 這裡需要指出的是, Google 也並不是在擁有了 DeepMind 後才想著用人工智慧節能, 它在 2014 年就將機器學習技術用在一資料中心上。 當時它使用神經網路預測能耗隨時間的變化, 從而更高效地安排設備使用情況。
哈薩比斯稱:因為它的效果非常好, 我們將這一技術的應用擴大至整個穀歌,