DeepMind Wind预测：4种方式A.I.正在拯救环境

谷歌位于伦敦的A.I.子公司DeepMind本周公布了其最近的成就，利用机器学习帮助风能对电网更有价值。该公司在一篇博客文章中解释说，该公司的算法能够预测其风力涡轮机将提前36小时产生多少功率。这将使风电场能够可靠地输送准确数量的电力以满足电力需求。

DeepMind应用其A.I.中西部的风力发电容量为700兆瓦。该算法在天气预报和过去的涡轮机数据上进行了训练，以预测功率输出。谷歌称其努力将这些风电场的价值提高了“20％”。

为风电场提供数据驱动决策的能力是减少对煤炭和化石燃料依赖的一小步。 A.I.有潜力让科学家，农民和工程师更好地了解气候变化的影响，并在眨眼间处理大量数据。它可以发现人类最初只看到混乱数字的模式，它可以提供科学家决定性行动所需的精确信息。

布鲁金斯学会和世界经济论坛都发表了A.I.的报告。最近可以利用它来减少气候变化的影响，其中许多已经在一定程度上得到了实施。

天气预报的大数据使得太阳能电池板更具有利可图性

谷歌的宣布是智能能源分销的开始，这将使风电和太阳能农场成为全球电网的重要参与者。可以使用广泛可用的天气预报数据来准确估计在任何特定日期将会有多少风和多少晴天。

DeepMind就是如何将其用于风电场的一个例子，Cross-Brookings能源与气候倡议联合主席David Victor提供了一个如何用于太阳能的例子。

他写道：“更好的日前和小时预测云和其他天气形成如何影响太阳能输出。” “更好的预测可以使太阳能发电机更容易和更有利可图地参与电力市场。”

天气和气候科学家不断收集有关地球气候变化的现状和影响的数据。臭氧层的状态，海平面上升以及世界海洋的温度都经过精心追踪和发表。 A.I.可以将这些数字转化为工具。

机器学习算法以数字为基础，这些算法拥有的数据越多，预测就越多，可以检测到更多的隐藏模式。统一今天可用的气候数据可以创建指导方针，让科学家，工程师和日常人员了解首先需要做些什么来减缓气候变化。

世界经济论坛的报告指出使用A.I.创建数据模型可以帮助专家掌握现在最优先考虑的事项，让公民更好地了解气候变化的严重程度。

“数据集需要大量的高性能计算能力，并限制了科学和决策社区的可访问性和可用性，”世界经济论坛表示。 “A.I.可以解决这些挑战，提高天气和气候建模的性能，使其更易于获取和用于决策。“

A.I.令人难以置信的解析几乎无穷无尽的数字的能力可用于实现自主农业。地质数据可以告诉算法可以在任何给定区域中生长什么，并且可以收集实时作物数据以检测生长期间的任何问题。

农业已经由机器占主导地位，有朝一日可能完全由机器运行。这些机器人可以由机器学习算法指导，该算法不断检查土壤，植物健康和天气数据。

这将需要大大改进车辆自主性和大量数据的合并。但世界经济论坛表示，完全自治的农场并非牵强附会。

“A.I.可以使农场变得几乎完全自治，“它说。 “农民可以共生种植不同的作物，利用人工智能发现或预测问题，并通过机器人采取适当的纠正措施”

气候变化带来的极端天气影响带来了持久的干旱和野火。确保受这些人为灾难影响的社区有足够的淡水是至关重要的A.I.可以做到这一点。

利用来自互联网连接的家用水表的数据，算法可以检测出世界上哪些地方需要最多的资源。然后，该系统可以将更多的水重新引导到遭受干旱的地区，以确保在我们最需要的地方部署资源。

世界经济论坛建议，可以通过合并物联网技术收集家庭数据，机器学习处理数据，区块链技术分散水资源来实现这一目标。