A
DeepMind, subsidiária da Google com sede em Londres,
desenvolveu um software baseado em algoritmos de machine learning, que vai
ajudar a prever a quantidade de energia produzida por parques eólicos.
Em 2018, a Google anunciou que alcançou o marco de 100% de energia renovável utilizada
pela companhia, ao menos nos EUA, onde mantém grande parte de seus data centers
alimentados por vastos parques eólicos situados no centro-oeste do país, além
de outros lugares.
Sendo a energia renovável uma questão essencial para a Google, a
descoberta da DeepMind torna-se de extrema importância no avanço da tecnologia,
dando uma nova abordagem de como calcular a energia que será produzida por um
parque eólico, em um determinado período de tempo, com mais rapidez e precisão.
Isso vai fornecer mais segurança a uma empresa sobre o quanto essas fontes de
energia podem suprir suas demandas por eletricidade.
Fonte: Johanna
Montoya/Unsplash
Quando se trata de parques eólicos, há uma grande dificuldade em
estimar a quantidade de eletricidade que será produzida e, consequentemente, a
quantidade que será armazenada ou utilizada de imediato, já que o vento é uma
fonte de energia imprevisível e pode variar ao longo de todo o dia.
Com o software da DeepMind, a previsão da produção de energia
melhorou em 20 por cento em relação aos cálculos realizados sem ele. Numa visão
geral, esse número parece baixo num segmento que pode gerar muito mais
desperdício de energia elétrica do que utilizando-se as redes de
eletricidade convencionais. No entanto, como o software é recente, ter começado
com uma margem de 20 por cento o torna bastante promissor.
Embora o custo da Google para manter uma empresa como a DeepMind
seja alto (cerca de US$ 368 milhões em 2017), ela já vem ajudando a companhia a
reduzir os gastos com energia há alguns anos e, com a criação deste novo software,
é possível que a DeepMind venha a assinar contrato com outras empresas.
Fonte: Google
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