DeepMind 在 Google 的首批应用之一是减少并控制其数据中心的电力使用。Google 现在通过提前 36 小时预测风电输出，利用机器学习来提高风电效率。

这两个 Alphabet 旗下部门合作，训练天气预报和历史涡轮机数据的神经网络。然后，DeepMind 系统能够“在实际发电前 36 小时预测风电输出。”

通过减少风电的可变性，可再生能源将变得“足够可预测和有价值”，为风电场运营商提供了更多数据驱动的评估，以满足未来的电力需求。

这一算法仍在不断完善，但 Google 指出，机器学习已经“将我们的风能价值提高了约 20%。”该公司正在将这一优化应用于在美国中部的其风电场，产生 700 兆瓦的风电。

在实践中，Google 希望通过整合机器学习，使风能成为更好、更有价值的可再生能源。更好的基于 ML 的风电生产和电力供应/需求预测有助于节省运营成本。