A DeepMind, subsidiária da Google com sede em Londres, desenvolveu um software baseado em algoritmos de machine learning, que vai ajudar a prever a quantidade de energia produzida por parques eólicos.

Em 2018, a Google anunciou que alcançou o marco de 100% de energia renovável utilizada pela companhia, ao menos nos EUA, onde mantém grande parte de seus data centers alimentados por vastos parques eólicos situados no centro-oeste do país, além de outros lugares.

Sendo a energia renovável uma questão essencial para a Google, a descoberta da DeepMind torna-se de extrema importância no avanço da tecnologia, dando uma nova abordagem de como calcular a energia que será produzida por um parque eólico, em um determinado período de tempo, com mais rapidez e precisão. Isso vai fornecer mais segurança a uma empresa sobre o quanto essas fontes de energia podem suprir suas demandas por eletricidade.

Fonte: Johanna Montoya/Unsplash

Quando se trata de parques eólicos, há uma grande dificuldade em estimar a quantidade de eletricidade que será produzida e, consequentemente, a quantidade que será armazenada ou utilizada de imediato, já que o vento é uma fonte de energia imprevisível e pode variar ao longo de todo o dia.

Com o software da DeepMind, a previsão da produção de energia melhorou em 20 por cento em relação aos cálculos realizados sem ele. Numa visão geral, esse número parece baixo num segmento que pode gerar muito mais desperdício de energia elétrica do que utilizando-se  as redes de eletricidade convencionais. No entanto, como o software é recente, ter começado com uma margem de 20 por cento o torna bastante promissor.

Embora o custo da Google para manter uma empresa como a DeepMind seja alto (cerca de US$ 368 milhões em 2017), ela já vem ajudando a companhia a reduzir os gastos com energia há alguns anos e, com a criação deste novo software, é possível que a DeepMind venha a assinar contrato com outras empresas.

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