Como pode a tecnologia de machine learning valorizar a energia eólica?
A DeepMind da Google já consegue prever os padrões do vento com um dia de antecedência, mostrando a direção com que se desloca.
Com a cada vez mais utilizada energia eólica, proveniente dos ventos, as tecnológicas concentram esforços para otimizar a eficácia dos sistemas de captura. Até agora, as empresas colocavam as turbinas em locais estratégicos para absorver a energia, mas a sua eficiência está sempre dependente do vento, que deambula de forma inconsistente. Se é impossível controlar o vento, a Google avança com uma proposta alternativa: utilizar machine learning para prever a sua direção.
O sistema de machine learning da Google, DeepMind, a qual temos vindo a acompanhar a dar “tareias” aos jogadores profissionais de videojogos, está a ser testado nas turbinas eólicas da própria tecnológica desde o início do ano. A máquina tem sido alimentada com os documentos sobre as ocorrências meteorológicas e os dados de turbinas de vento de 700 megawatts de energia eólica no centro dos Estados Unidos, grande parte detida pela Google. Como resultado, o sistema consegue prever, até 36 horas em avanço, a força do vento.
Baseado nestas previsões, o modelo da empresa recomenda as otimizações necessárias com mais de um dia em avanço. A empresa salienta a importância desta informação, para poder organizar melhor a distribuição de energia necessária para uma hora específica e que seja mais valiosa para a rede. Ou seja, na prática, a Google consegue prever a quantidade de energia que consegue entregar no dia seguinte com antecipação.
Os clientes poderão também gerir melhor as suas necessidades energéticas, passando a saber quando podem contar com energia eólica. A energia do vento da Google, através deste sistema tornou-se 20% mais valiosa.