DeepMind首席执行官杰米斯·哈萨比斯透露，其正在与英国国家电网公司和其他大的电力供应商进行初步讨论，如何帮助解决他们面临的各种各样的问题。他预计，如果不需投入任何新的基础设施，只是通过优化的手段，可以帮助英国节省10％的电力使用量。
英国国家电网公司运营以及拥有将电力输往英国各地的基础设施。然而，近年来，英国国家电网公司要发挥其平衡电网供需矛盾的作用变得更加困难，因为间歇性可再生能源——如风能和太阳能——已经成为英国能源结构中重要的组成部分。这些新能源受自然因素影响，没有火力、核电等传统电力的稳定性，需要更加智能和灵敏的电力系统加以调节。
DeepMind发言人表示，预测性机器学习技术在帮助电力系统减少对环境的影响上有巨大的潜力。DeepMind的算法可以更准确地预测需求模式，并更有效地平衡英国国家电力系统中的供需矛盾。这项技术最大的前景在于，今后人们可以利用机器学习技术预测电力需求和供应的高峰，从而帮助英国国家电网公司最大限度地利用可再生能源。
免责声明：本网转载自其它媒体的文章，目的在于弘扬科技创新精神，传递更多科技创新信息，宣传国家科技政策，展示国家科技形象，参与国际科技舆论竞争，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责，在此我们谨向原作者和原媒体致以崇高敬意。如果您认为本网文章及图片侵犯了您的版权，请与我们联系，我们将第一时间删除。
