Изменение климата относится к широкому спектру глобальных явлений, возникающих, главным образом, в результате сжигания ископаемого топлива, которое приводит к увеличению количества улавливающих тепло газов в атмосфере Земли. Эти явления включают тенденции к повышению температуры, описываемые глобальным потеплением, но также включают такие изменения, как повышение уровня моря; потеря массы льда в Гренландии, Антарктиде, Арктике и горных ледниках во всем мире; сдвиги в цветении цветов / растений; и экстремальные погодные явления.

Есть два типа возобновляемых и невозобновляемых энергоресурсов. К возобновляемым источникам энергии относятся солнечная энергия, вода, ветер, биомасса и геотермальная энергия. Возобновляемая энергия поступает из источников с неограниченным запасом, тогда как невозобновляемые источники энергии поступают из источников с ограниченным запасом. Ископаемые виды топлива, то есть уголь, нефть и природный газ, являются наиболее распространенным примером невозобновляемых источников энергии. Но основной причиной изменения климата являются ископаемые виды топлива. Итак, мы должны сосредоточиться на возобновляемых источниках энергии для нашего использования.

Здесь я описал несколько возобновляемых источников энергии, которые можно повысить с помощью машинного обучения:

Солнечная энергия - это вид энергии, вырабатываемой солнцем. Солнечная энергия - возобновляемый источник энергии. Сегодня фотоэлектрическая энергия, вероятно, является наиболее распространенным способом использования солнечной энергии. Фотоэлектрические батареи обычно включают солнечные панели, совокупность десятков или даже сотен солнечных элементов. Каждый солнечный элемент содержит полупроводник, обычно сделанный из кремния. Когда полупроводник поглощает солнечный свет, он выбивает электроны. Электрическое поле направляет эти свободные электроны в электрический ток, текущий в одном направлении в электрической цепи.

Алгоритмы машинного обучения играют важную роль в этой области. Мы можем проанализировать данные о широте и долготе Земли для правильного выбора места для установки солнечной электростанции, на которой установлены солнечные панели. С помощью алгоритма машинного обучения мы можем построить модель для правильного выбора мест, где мы можем найти максимальную интенсивность солнечного света большую часть дня в течение года. Прогнозирование солнечной энергии может быть решено как проблема прогнозирования временных рядов с использованием исторических данных. Кроме того, прогнозирование солнечной энергии может быть получено из численных моделей прогнозирования погоды.

С точки зрения бизнеса, крупные компании тратят деньги на отслеживание, мониторинг и оценку данных по солнечным проектам по всему миру, помогая снизить стоимость производства энергии от солнца.

Если говорить о ветровой энергии, это чистый и бесплатный возобновляемый источник энергии. Каждый день во всем мире ветряные турбины улавливают энергию ветра и преобразуют ее в электричество.

Энергия ветра имеется в изобилии, она легкодоступна, и использование ее энергии не истощает наши ценные природные ресурсы. Фактически, ветряные турбины могут помочь противостоять пагубным последствиям изменения климата.

Ветряные фермы стали важным источником безуглеродной электроэнергии, поскольку стоимость турбин резко упала, а их внедрение резко возросло. Однако переменная природа самого ветра делает его непредсказуемым источником энергии менее полезным, чем тот, который может надежно поставлять энергию в заданное время.

В поисках решения этой проблемы DeepMind и Google в прошлом году начали применять алгоритмы машинного обучения к 700 мегаваттным ветроэнергетическим установкам в центральной части Соединенных Штатов. Эти ветряные электростанции, входящие в глобальный парк проектов Google по возобновляемым источникам энергии, в совокупности вырабатывают столько электроэнергии, сколько необходимо среднему городу. Используя нейронную сеть, обученную общедоступным прогнозам погоды и историческим данным турбин, мы настроили систему DeepMind для прогнозирования выработки энергии ветра на 36 часов раньше фактической выработки. Основываясь на этих прогнозах, наша модель рекомендует, как сделать оптимальные обязательства по почасовой доставке в энергосистему на целый день вперед. Это важно, потому что источники энергии, которые могут быть запланированы (т. Е. Могут поставлять установленное количество электроэнергии в установленное время), часто более ценны для сети. На сегодняшний день машинное обучение повысило ценность нашей ветроэнергетики примерно на 20 процентов по сравнению с базовым сценарием без привязки к сети с привязкой ко времени.

Мы не можем исключить изменчивость ветра, но наши первые результаты показывают, что мы можем использовать машинное обучение, чтобы сделать ветроэнергетику более предсказуемой и ценной. Этот подход также помогает повысить точность данных для операций ветряных электростанций, поскольку машинное обучение может помочь операторам ветряных электростанций делать более разумные, быстрые и основанные на данных оценки того, как их выходная мощность может удовлетворить спрос на электроэнергию.

В области геотермальной энергии машинное обучение использует продвинутые алгоритмы для выявления закономерностей и выводов из данных, что может помочь в поиске и разработке новых геотермальных ресурсов. В случае успешного применения машинное обучение может привести к более высокому уровню успешности разведочного бурения, повышению эффективности работы завода и, в конечном итоге, снижению затрат на геотермальную энергию.

Итак, новые технологии, такие как машинное обучение, используются для увеличения производства возобновляемых источников энергии. Если мы будем использовать больше возобновляемых источников энергии, то зависимость от невозобновляемых источников энергии должна быть уменьшена, что в конечном итоге поможет в значительной степени уменьшить глобальное потепление и сделает эту планету лучшим местом для жизни.