L. Bardon . – 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 en 2018 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.
JD Digits, la branche technologique numérique de la société de commerce électronique JD.com, a lancé un système basé sur l’intelligence artificielle qui améliore l’efficacité des centrales thermiques, alors que les géants technologiques chinois continuent d’appliquer les technologies d’IA à une série d’industries traditionnelles pour améliorer leurs performances.
Le système de contrôle de l’IA, qui a été déployé dans la ville de Langfang, dans le nord de la province du Hebei, ajuste automatiquement et en temps réel une série de variables pour les chaudières thermiques, y compris le processus d’alimentation en charbon, la distribution de l’air et les niveaux de vapeur d’eau, selon une déclaration de JD Digits faite lundi.
