不仅围棋称霸还会帮人省电,GoogleDeepMind着手英

分类:星空频道 914赞 2020-06-14 651次浏览
不仅围棋称霸还会帮人省电,GoogleDeepMind着手英

最近 DeepMind 正在与英国国家电网公司讨论,利用 AI 平衡英国电力的供需问题。

英国国家电网拥有将电力输往英国各地的基础设施,以确保任何时候有足够电力来满足英国各地的需求。不过这几年平衡电网供需矛盾有点棘手,因为风能和太阳能等可再生能源已经成为英国能源结构中重要的组成部分。

这个时候,因为能源种类变多,如何使得可再生能源的分配和适当调度,成了英国电网需要解决的问题。

而 DeepMind 认为,机器学习算法可以更準确地预测需求模式,有效地平衡英国国家电力系统中的供需矛盾。

DeepMind 发言人提到,预测性机器学习在帮助电力系统减少对环境的影响上有巨大的潜力。一个令人感兴趣的假设是,DeepMind 真可以利用机器学习技术预测电力需求和供应的高峰,进而帮助英国国家电网公司最有效利用再生能源。

DeepMind CEO 哈萨比斯说到:「目前我们正与英国国家电网公司以及其他大型电力供应商进行初步讨论,以便帮助解决这些机构面临的种种问题。无需投入新的基础设施,只通过优化的手段,就可帮助英国节省 10% 的电力使用量。」

去年 7 月 DeepMind 就有着成功的电力节能应用案例,其利用机器学习算法将 Google 数据中心的用电量减少了 15%。

DeepMind 的智慧算法能够更有效地预测 Google 数据中心的冷却系统和控制设备的负载,进而将用于冷却的电量减少了 40%。DeepMind 人工智慧软体控制着数据中心内部大约 120 个设备参数变量,包括风扇、空调系统、甚至窗户等等。虽然 DeepMind 人工智慧系统仅帮助数据中心降低了十几个百分点的耗电量,但由于总量巨大也算是节约了很多成本。根据 2014 年的数据,Google 公司的总耗电量达到了 4,402,836 Mwh,相当于 366,903 个美国家庭平均年耗电量总和,而其中最大的耗电源就是数据中心——用于支援全球的网页及行动应用服务。分析师估计,未来几年这可能会为 Google 节省数亿美元。

这里必需强调的是,Google 也并不是在拥有了 DeepMind 后才想着用人工智慧节能,它在 2014 年就将机器学习技术用在数据中心上。当时它使用神经网路预测能耗随时间的变化,进而更有效安排设备。

哈萨比斯表示:因为它的效果非常好,我们把这项技术的应用扩大至整个 Google,但我们希望看到它能用于英国国家电网这样的规模上。能用在数据中心的技术,没有理由不能用于一个国家的电网上。