Исследователи IBM (NYSE: IBM) объявили о том, что благодаря способности к самообучению и применению когнитивных вычислений их система прогнозирования солнечной и ветровой энергии на 30% точнее своих аналогов, которые используют традиционные методы. Это достижение открывает новые возможности для более эффективного управления солнечными ресурсами в условиях их возрастающей интеграции в энергетическую систему страны.

Кроме того, IBM объявила, что в течение ограниченного времени компания предоставит правительственным учреждениям и другим организациям в 48 континентальных штатах США прогнозы солнечной активности с пятикилометровым пространственным разрешением, которые помогут лучше рассчитывать поступление энергии и её использование в электросети.

Исследователи IBM вместе с научными, государственными и отраслевыми партнёрами в течение трех лет работали над созданием технологии прогнозирования энергопотребления и моделирования погодных сценариев. Система обладает способностью к самообучению, а также включает в себя решения для обработки больших данных и аналитики. Это позволяет ей в непрерывном режиме исследовать и улучшать точность прогнозов солнечной энергии, используя при этом множество погодных сценариев. Для сравнения, большинство современных методов прогнозирования опираются на отдельные модели погодных условий, которые не дают полного представления о переменных, влияющих на наличие возобновляемых источников энергии.