«Мы много вкладываем в машинное обучение, - сказал Стивен Мартин, технический директор подразделения GE. - Над этим направлением сейчас работает много людей». Технология, о которой идет речь, будет оптимизировать поток электричества через системы хранения и в точках потребления в реальном времени. Ожидается, что это значительно повысит эффективность сети и сэкономит деньги потребителей.

Исследователи по всему миру изучают, как машинное обучение может быть интегрировано в традиционные отрасли, такие, как здравоохранение и энергетику. Последняя проходит через серьезный этап изменений, так как вся инфраструктура, от электростанций до домашних систем электроснабжения, подвергается оцифровке. "Это отрасль, которая нуждается в постоянных прорывах, - говорит Мартин, который работал на Microsoft и ряд стартапов из Кремниевой долины, прежде чем перейти в GE в прошлом году.

GE в настоящее время оформляет заявки на патент, описывающий новую технологию.

Принадлежащий Google стартап ведет переговоры с Единой энергосистемой Великобритании о разработке ИИ-алгоритма, который сбалансирует спрос и предложение на электроэнергию в стране. С помощью алгоритмов DeepMind обещает снизить потребление энергии на 10%.

Читайте самые интересные истории ЭлектроВестей в Telegram и Viber