L’intelligence artificielle offre la possibilité d’utiliser plus efficacement l’énergie des éoliennes, a annoncé Google. Google se réfère aux résultats que sa filiale britannique DeepMind a enregistrés avec ses algorithmes d’apprentissage automatique.

Google a configuré son système DeepMind à l’aide d’un réseau de neurones formé aux prévisions météorologiques et aux données historiques des éoliennes. Cette configuration a été réalisée afin de prévoir la production d’énergie éolienne 36 heures avant la production réelle. De cette façon, la société peut réaliser des bénéfices importants.

 Variables

« Bien que nous continuions à affiner notre algorithme, notre utilisation de l’apprentissage automatique dans nos parcs éoliens a donné des résultats positifs. À ce jour, l’apprentissage automatique a augmenté la valeur de notre énergie d’environ 20%, par rapport au scénario de référence sans prévision de ce type », explique Google.

Avec l’énergie éolienne, il n’est pas facile d’estimer la production à l’avance. Les revenus dépendent d’un nombre particulièrement élevé de variables. La nature variable du vent lui-même en fait une source d’énergie imprévisible, inférieure à une source capable de fournir de l’énergie de manière fiable à un moment donné.

« Nous ne pouvons pas éliminer la variabilité du vent, mais nos premiers résultats suggèrent que nous pouvons utiliser la machine pour rendre l’énergie éolienne plus prévisible et plus rentable. Cette approche permet également de fournir des données aux exploitations de parcs éoliens. L’apprentissage automatique peut aider les exploitants agricoles à réaliser des évaluations plus intelligentes, plus rapides et plus rationnelles de la manière dont leur production d’énergie peut répondre à la demande en électricité », explique Sims Witherspoon, chef de produit chez DeepMind. « Nos résultats initiaux suggèrent que l’apprentissage automatique offre la possibilité de rendre les rendements de l’énergie éolienne suffisamment prévisibles et utiles. »

Partenaire productif

« Ce n’est pas la première fois que l’expertise de DeepMind en intelligence artificielle peut être utilisée à des fins pratiques », explique Nick Statt, éditeur de technologie au magazine The Verge. « Il y a trois ans, Google a annoncé que, grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle de DeepMind, l’entreprise avait pu réduire de 15% les coûts énergétiques de ses datacenters. »

En 2018, Google est allé plus loin et a donné à ces systèmes d’IA encore plus de contrôle. En 2017, DeepMind était en pourparlers avec l’agence nationale britannique des réseaux de distribution d’électricité pour l’aider à équilibrer l’offre et la demande.

Ce type de travail aide Google de manière évidente, mais également DeepMind. « DeepMind a fait un travail phénoménal dans le domaine de la recherche », fait remarquer Nick Statt.  » Mais Google doit encore trouver des sources de revenus substantielles ».

« DeepMind utilise beaucoup d’argent. La société a perdu 368 millions de dollars en 2017, ce qui aurait contribué aux tensions entre DeepMind et la société mère Alphabet.  »

« Si le logiciel de la société 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. «