IBM机器学习水晶球可预见可再生能源可用性

通过了解天气模式，IBM的SMT系统正引领能源预测的新时代。该系统通过数周前收集的海量数据点，精准预测太阳能和风能的可用量。科技的进步使我们能够预测天气，从而预估太阳能和风能资源能够产生的能源量。

IBM研发的一种先进计算机系统，能够从大量的数据中分析天气的趋势，并提前数天甚至数周预测出太阳能田和风力田可产生的能源量，这将为美国的能源网络带来革命性的变革。据国家再生能源实验室的数据显示，新系统的预测精度比现有的天气预报系统高出30%。

这一系统不仅预测天气的走向，更提供了太阳能、风能等环境参数的详细预报。这些预报是通过太阳能植物和气象站获取的实时数据，不断适应并改进预测模型。IBM T.J.华盛顿研究中心的研究经理Hendrik Hamann表示，“它正在改变我们利用可再生能源的方式。”

由于该系统能够更精确地预测可再生能源的可用性，国家的能源网络可以更好地融合传统能源与可再生能源电力。这意味着更稳定的电力供应，以及对环境和气候变化更好的应对策略。这一切都离不开IBM新的计算机算法——自主学习天气模型以及可再生预测技术（SMT）的支持。

这一系统的工作原理是结合超过1600个气象监测站的数据、太阳能和风能植物在美国大陆上的表现，以及从天气卫星接收的超过1T的实时数据，进行分析和学习，以改进太阳能预测系统。通过不断吸收新的数据和信息，SMT系统得以持续提升其预测的准确性。

本文由puterorld报道，经移动Labs编译整理。鉴于翻译水平有限，文章仅供参考。在分享或转载时，请务必注明出处。IBM的SMT系统不仅展示了科技在能源预测方面的巨大潜力，也让我们对未来的发展充满期待。