據(jù)外媒報道，谷歌今天宣布，通過旗下子公司DeepMind的人工智能軟件，該公司已使風電場生產(chǎn)的能源更加可行。通過使用DeepMind的機器學習算法來預測谷歌在其綠色能源計劃中使用的農(nóng)場的風力輸出，該公司表示，它現(xiàn)在可以安排能源輸出的固定交付，這比標準的、非基于時間的交付對電網(wǎng)更有價值。

根據(jù)谷歌的說法，該軟件已經(jīng)將這些農(nóng)場提供的風能的“價值”提高了20％，而在此基礎上，還沒有進行這種基于時間的預測。我們不知道具體的貨幣價值和能源產(chǎn)出價值。我們也不知道具體的部署地點，盡管谷歌主要與美國中西部的風力發(fā)電場合作，其中一些數(shù)據(jù)中心位于中西部。

去年，谷歌表示，它終于達到了用100％可再生能源來抵消能源消耗的里程碑。這在很大程度上要歸功于能源采購合同，以及與太陽能和風力發(fā)電場的投資，這些項目為其數(shù)據(jù)中心提供電力，以及可再生能源證書，這些證書可以抵消其他市場的標準電網(wǎng)使用。

然而，當涉及到風能時，利用這些能源可能是困難的，因為，一個農(nóng)場將產(chǎn)生多少能源，以及如何最好地存儲和傳輸這些能源到電網(wǎng)的信息每天都在變化。谷歌表示，“風力本身的多變特性使其成為一種不可預測的能源——不如在固定時間可靠輸送電力的能源有用”，因為它必須依靠自然來產(chǎn)生電網(wǎng)所需的電力需求。

DeepMind的產(chǎn)品經(jīng)理西姆·威瑟斯彭（Sims Witherspoon）寫道：“我們無法消除風力的變化，但我們的早期結果表明，我們可以利用機器學習，讓風力發(fā)電變得更可預測、更有價值。這種方法還有助于提高風電場運營的數(shù)據(jù)精確度，因為機器學習可以幫助風電場運營商更智能、更快，可以以數(shù)據(jù)為驅動的評估其電力輸出如何滿足電力需求�！�

這并不是DeepMind的人工智能技術第一次被如此使用。早在2016年，谷歌就宣布在人工智能實驗室的幫助下，其數(shù)據(jù)中心的電力成本降低了15％。2018年，谷歌更進一步，賦予這些人工智能系統(tǒng)更多的控制權。2017年有報道稱，DeepMind正與英國國家電網(wǎng)管理局（national electricity grid agency）進行談判，以幫助其平衡供需。

這種工作顯然對谷歌有幫助，但對DeepMind也有幫助。從研究的角度來看，該公司的工作非常出色，但尚未找到可觀的收入來源。DeepMind虧損了很多錢（2017年虧損3．68億美元），據(jù)報道，這加劇了DeepMind和谷歌之間的緊張關系。如果該公司的軟件能夠在研究實驗室之外的真實場景中使用，DeepMind可能會成為該業(yè)務的一個創(chuàng)收部門，從而證明其高昂的成本是合理的。