Photovoltaik- und Windkraft-Anlagen haben den Nachteil, dass die Betreiber vorher nie wissen, wie viel Strom sie zu einer bestimmten Zeit ins Netz einspeisen werden. Google und seine KI-Tochter DeepMind wollen das nun ändern. In einem Pilotprojekt werten die beiden Unternehmen mit einem neuralen Netzwerk die Daten und Berichte von mehreren frei verfügbaren Wetterdiensten aus. Mittels einer Reihe von Machine-Learning-Algorithmen können sie daraus die Windverhältnisse 36 Stunden früher vorhersagen als mit anderen verfügbaren Lösungen.

Doch damit nicht genug: Google verwendet die so gewonnenen Daten, um die Energieabgabe von mehreren Windkraftanlagen im mittleren Westen der USA rund einen Tag im Voraus zu prognostizieren. Die Anlagen haben eine Leistung von 700 MW, was dem Energiebedarf einer mittleren Stadt entspricht. Auf diese Weise lassen sich Kraftwerke und Turbinen so konfigurieren, dass der Output besser an die benötigte Energiemenge angepasst ist. Aktuell sind Google und DeepMind damit beschäftigt, die Algorithmen ihrer Machine-Learning-Software zu optimieren, um die von den Windkraftanlagen gelieferte Energiemenge noch genauer vorherbestimmen zu können.