據外媒報道，谷歌今天宣布，通過旗下子公司DeepMind的人工智能軟件，該公司已使風電場生產的能源更加可行。通過使用DeepMind的機器學習算法來預測谷歌在其綠色能源計劃中使用的農場的風力輸出，該公司表示，它現在可以安排能源輸出的固定交付，這比標準的、非基于時間的交付對電網更有價值。

根據谷歌的說法，該軟件已經將這些農場提供的風能的“價值”提高了20％，而在此基礎上，還沒有進行這種基于時間的預測。我們不知道具體的貨幣價值和能源產出價值。我們也不知道具體的部署地點，盡管谷歌主要與美國中西部的風力發電場合作，其中一些數據中心位于中西部。

去年，谷歌表示，它終于達到了用100％可再生能源來抵消能源消耗的里程碑。這在很大程度上要歸功于能源采購合同，以及與太陽能和風力發電場的投資，這些項目為其數據中心提供電力，以及可再生能源證書，這些證書可以抵消其他市場的標準電網使用。

然而，當涉及到風能時，利用這些能源可能是困難的，因為，一個農場將產生多少能源，以及如何最好地存儲和傳輸這些能源到電網的信息每天都在變化。谷歌表示，“風力本身的多變特性使其成為一種不可預測的能源——不如在固定時間可靠輸送電力的能源有用”，因為它必須依靠自然來產生電網所需的電力需求。

DeepMind的產品經理西姆·威瑟斯彭（Sims Witherspoon）寫道：“我們無法消除風力的變化，但我們的早期結果表明，我們可以利用機器學習，讓風力發電變得更可預測、更有價值。這種方法還有助于提高風電場運營的數據精確度，因為機器學習可以幫助風電場運營商更智能、更快，可以以數據為驅動的評估其電力輸出如何滿足電力需求�！�

這并不是DeepMind的人工智能技術第一次被如此使用。早在2016年，谷歌就宣布在人工智能實驗室的幫助下，其數據中心的電力成本降低了15％。2018年，谷歌更進一步，賦予這些人工智能系統更多的控制權。2017年有報道稱，DeepMind正與英國國家電網管理局（national electricity grid agency）進行談判，以幫助其平衡供需。

這種工作顯然對谷歌有幫助，但對DeepMind也有幫助。從研究的角度來看，該公司的工作非常出色，但尚未找到可觀的收入來源。DeepMind虧損了很多錢（2017年虧損3．68億美元），據報道，這加劇了DeepMind和谷歌之間的緊張關系。如果該公司的軟件能夠在研究實驗室之外的真實場景中使用，DeepMind可能會成為該業務的一個創收部門，從而證明其高昂的成本是合理的。