不僅圍棋稱霸還會幫人省電,Google DeepMind 著手英國電力供需難題
2017/3/13
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最近 DeepMind 正在與英國國家電網公司討論,利用 AI 平衡英國電力的供需問題。
英國國家電網擁有將電力輸往英國各地的基礎設施,以確保任何時候有足夠電力來滿足英國各地的需求。不過這幾年平衡電網供需矛盾有點棘手,因為風能和太陽能等可再生能源已經成為英國能源結構中重要的組成部分。
這個時候,因為能源種類變多,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。
而 DeepMind 認為,機器學習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,預測性機器學習在幫助電力系統減少對環境的影響上有巨大的潛力。一個令人感興趣的假設是,DeepMind 真可以利用機器學習技術預測電力需求和供應的高峰,進而幫助英國國家電網公司最有效利用再生能源。
DeepMind CEO 哈薩比斯說到:「目前我們正與英國國家電網公司以及其他大型電力供應商進行初步討論,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。」
去年 7 月 DeepMind 就有著成功的電力節能應用案例,其利用機器學習算法將 Google 數據中心的用電量減少了 15%。
DeepMind 的智慧算法能夠更有效地預測 Google 數據中心的冷卻系統和控制設備的負載,進而將用於冷卻的電量減少了 40%。DeepMind 人工智慧軟體控制著數據中心內部大約 120 個設備參數變量,包括風扇、空調系統、甚至窗戶等等。雖然 DeepMind 人工智慧系統僅幫助數據中心降低了十幾個百分點的耗電量,但由於總量巨大也算是節約了很多成本。根據 2014 年的數據,Google 公司的總耗電量達到了 4,402,836 Mwh,相當於 366,903 個美國家庭平均年耗電量總和,而其中最大的耗電源就是數據中心——用於支援全球的網頁及行動應用服務。分析師估計,未來幾年這可能會為 Google 節省數億美元。
這裡必需強調的是,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數據中心上。當時它使用神經網路預測能耗隨時間的變化,進而更有效安排設備。
哈薩比斯表示:因為它的效果非常好,我們把這項技術的應用擴大至整個 Google,但我們希望看到它能用於英國國家電網這樣的規模上。能用在數據中心的技術,沒有理由不能用於一個國家的電網上。
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