La inteligencia artificial llega a la energía eólica

Doce meses después, el gigante de los buscadores trabaja por ir un paso más allá en la mejora de estas nuevas energías y ha apostado por la aplicación de la inteligencia artificial. Sus algoritmos han permitido a Google predecir la producción de energía de un parque eólico con 36 horas de anticipación, considerando factores como los pronósticos del clima y la fluctuación del mercado energético.

A través de su unidad DeepMind, Google ha aumentado el valor de la energía eólica que produce en un 20% tras instalar sistemas de machine learning en distintos parques eólicos.

«No podemos eliminar la variabilidad del viento, pero nuestros primeros resultados sugieren que podemos usar el aprendizaje automático para hacer que la energía eólica sea lo más predecible y valiosa», apunta el gerente del programa de DeepMind, Sims Witherspoon.

El sistema diseñado por el gigante de los buscadores está construido en base a redes neuronales y sistemas computacionales modelados en el cerebro humano. Gracias a esta red, Google ha conseguido que ha capacitado a estas redes para predecir la variabilidad de las salidas de energía eólica y las fluctuaciones de los precios del mercado energético.

«Nuestra esperanza es que este tipo de enfoque de aprendizaje automático pueda fortalecer el caso comercial de la energía eólica e impulsar una mayor adopción de energía libre de carbono en las redes eléctricas de todo el mundo», explica la compañía.

Hace dos años, la compañía avanzó que la combinación de la inteligencia artificial y el trabajo de sus empleados le había permitido reducir el consumo de energía en sus centros de datos en un 40%.

Desde 2016, Google está trabajando para conseguir que DeepMind implemente sus propios cambios y así avanzar en una mayor independencia de sus trabajadores y conseguir un mayor progreso tecnológico.