DeepMind, filiale de Google, a créé un modèle d’apprentissage machine pour stimuler l’utilisation de l’énergie éolienne en prédisant sa production probable 36 heures à l’avance. Pour aider à résoudre ce problème, DeepMind a commencé l’année dernière à construire des algorithmes pour améliorer l’efficacité des parcs éoliens de Google aux États-Unis. Les chercheurs ont formé un réseau neuronal aux prévisions météorologiques et aux données antérieures sur les turbines, afin qu’il puisse prédire la puissance de sortie 36 heures à l’avance. Sur cette base, le modèle recommande la façon d’allouer l’électricité au réseau un jour entier à l’avance. Cela a augmenté la “valeur” des parcs éoliens de Google d’environ 20%, affirme DeepMind, bien qu’il n’ait pas vraiment spécifié quelle forme prend cette valeur, ni comment elle est mesurée.
