En una entrada en el blog corperativa, se explica que para solucionar la naturaleza variable del viento, "una fuente de energía impredecible", se comenzó "a aplicar algoritmos de aprendizaje automático a 700 megavatios de capacidad de energía eólica en el centro de los Estados Unidos". Esa capacidad forma parte de la flota global de proyectos de energía renovable de Google.
"Usando una red neuronal entrenada en pronósticos meteorológicos ampliamente disponibles y datos históricos de turbinas, configuramos el sistema DeepMind para predecir la producción de energía eólica 36 horas antes de la generación real", se asegura, para luego agregar: "Con base en estas predicciones, nuestro modelo recomienda cómo realizar los compromisos de entrega óptima por hora a la red eléctrica con un día completo de anticipación".
Se afirma, que aunque aún en fase de perfeccionamiento del algoritmo, "hasta la fecha, el aprendizaje automático ha aumentado el valor de nuestra energía eólica en aproximadamente un 20 por ciento".
De acuerdo con la experiencia, es significativo que "el aprendizaje automático puede ayudar a los operadores de los parques eólicos a realizar evaluaciones más inteligentes, más rápidas y más basadas en datos sobre cómo su producción de energía puede satisfacer la demanda de electricidad".
En abril del año pasado, Google anunció logró haber comprado energía renovable al 100 %; su próximo objetivo es "obtener energía libre de carbono en una base 24x7", es decir las 24 horas los siete días de la semana.
