Machine learning para predecir la energía de los molinos de viento

Las energías renovables son una fuente inacabable de energía. Esta premisa es elemental y fácilmente aplicable a todo aquello que no dependa de los combustibles fósiles. De hecho, una gran cantidad de instituciones y Estados ya están en pleno proceso de cambio de paradigma energético. Es decir, la transición de la energía tradicional a la moderna. Del carbón al sol, del petróleo al viento, del gas natural al mar…

Una vez establecido el cambio energético se debe seguir investigando su mejoramiento. Con el fin, no solo de acabar con gran parte de la contaminación, sino también de incrementar sus prestaciones en pos del beneficio de todos. Porque, al ser renovables, no dependen únicamente de quien lo esté explotando.

De hecho, y en efecto, toda la población mundial dispone de sol y viento al menos. Por lo tanto, se podrían entender estas energías renovables incluso como energías democráticas. Frente a las elitistas fósiles que solo las disponen unos pocos.

Parque eólico

Google está usando machine learning para mejorar molinos de viento

A raíz de esta introducción sobre la instauración y su posterior mejoramiento, hay un ejemplo de este tipo que está desarrollando Google y su subsidiaria DeepMind de cara a su venta.

Se trata de una especie de red neuronal basada en el machine learning para anticipar 36 horas antes la energía que se tendrá que usar para accionar los molinos.

Se basa principalmente en una base de datos metereológicos y sus pronósticos actualizables. Según DeepMind ha incrementado el valor de los parques eólicos de Google en un 20% porque provoca un ahorro energético cuantificable, debido a la regulación de la energía usada en su funcionamiento.

Pese a que no se han aportado datos precisos aún sobre este nuevo tipo de mecánica digital, se prevé que Google y DeepMind sigan perfeccionando la cuestión energética con el fin de hacerla viable, y con ello, poder venderla a otras empresas y particulares.

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Ir a la fuente / Author: Javier Martín

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