IBM机器学习让可再生能源物尽其用

IBM的SMT系统使用天气型态在数周前收集海量数据点并预测有多少太阳能和风能可被利用。

通过预测天气，科技可以预报有多少能源可以通过太阳能和风能资源产生。

IBM已经发明了一个计算机系统，它可以从海量数据中学习到天气走向并提前几天，甚至几周预测到多少从太阳能田和风力田获得的能源可在美国能源网中使用。

新系统比现今最高水平的如国家气象局等组织使用的天气预报系统要更精确30%，根据国家再生能源实验室提供的数据。

“它正提供太阳能、风能和其他环境参数的预报。从太阳能植物和气象站获得，并且不断地适应并改进预报，”IBM T.J. 华盛顿研究中心的研究经理Hendrik Hamann说道。

因为该系统可以更好地预测有多少可再生能源可用，国家的能源网可以更好的通过传统形式的能源融合该电能。

IBM新的计算机算法，称为自主学习天气模型以及可再生预测技术（值得庆幸的是叫做SMT），使用大数据分析和机器学习来改进太阳能预测系统。该系统工作机制是通过结合每天收集超过1600个气象监视站、在美国大陆上的太阳能、风能植物以及从天气卫星接收到的超过1T的数据。