原创：谭婧
在过去几年中，谷歌一直将核心GoogleAI研究和工程应用于具有积极社会公益影响的项目，包括预测洪水，保护鲸鱼和预测饥荒，以及预测风能。
GoogleAI研究老实讲，科技以人为本，在这段路途中谷歌也是摸索着前进，远未得到所有答案，甚至说，谷歌也不能知道所有问题都在哪？谷歌希望尽可能多的、和具有各种行业丰富背景的人共同开发AI可以帮助解决问题的能力，并且能够创建各式各样的解决方案。另外，作为AI赋能的一部分，谷歌还推出了GoogleAI影响力挑战赛，这是一项全球性的呼吁，要求来自世界各地的非营利组织，学术界和社会企业提交有关如何使用人工智能帮助解决社会问题的建议。（年春天公布比赛结果）
谷歌对于AI赋能社会的努力，包括但不限于以下：
（一）野生动物保护：
为了更好地保护濒临灭绝的鲸鱼，谷歌必须知道它们的位置。谷歌人工智能与大学生丹尼尔德莱昂一起努力，开发出可以快速扫描在太平洋记录的小时的音频来识别鲸鱼的声音。谷歌希望有一天不仅可以更好地识别这些录音中的鲸鱼，而且还可以准确地部署这个系统来发现和保护全球海洋中的鲸鱼。
保护濒临灭绝的鲸鱼（二）帮助南非青年找工作：
在南非，Harambee青年就业加速器帮助失业青年与入门类职位联系起来。作为GoogleCloud的变革数据解决方案计划的参与者，他们使用数据分析和机器学习系统来匹配超过名候选人。
马云与非洲青年一起非洲青年（三）洪水预测：
全球洪水影响多达2.5亿人，造成数千人死亡，每年造成数十亿美元的经济损失。在谷歌，谷歌结合了基于物理的建模和人工智能，通过谷歌公共警报提供更早，更准确的洪水警告。
洪水警告（四）野火预防：
美国加利福尼亚州的两名高中生建立了一种设备，使用人工智能识别和预测森林中易受野火影响的区域。有朝一日，这项技术可以向消防当局提供预警。
消防员灭火（五）婴儿健康：
Ubenwa是一家加拿大公司，它建立了一个人工智能系统来分析婴儿哭闹的声音并预测出生窒息的风险，当婴儿的大脑和其他器官在出生时没有获得足够的氧气和营养素时就会窒息。它是一个移动应用程序，因此可以方便使用。
风力发电（六）预测风能
像可再生能源这样的绿色技术有助于应对气候变化，但其中许多尚未充分发挥其潜力。风力发电在过去的十年中，已经成为绿色电力的重要来源，设备成本急剧下降，效率也在不断上升。然而，看天吃饭，使风能成为一种不可预测的能源，而我们的真正需求是在规定时间可靠地输送电力的能源。
谷歌DeepMind为了寻找这个问题的解决方案，去年，DeepMind和谷歌开始将机器学习算法应用于美国中部的兆瓦风力发电容量。这些风电场是谷歌全球可再生能源项目的一部分，可以集中生产一座中型城市所需的电力。
谷歌DeepMind使用天气预报数据和设备的历史数据训练的神经网络，我们将DeepMind系统配置为在实际发电前36小时预测风力输出。基于这些预测，我们的模型建议如何提前一整天对电网做出最佳的每小时交付承诺。这很重要，因为可以做出计划性安排的能源通常对电网更有价值，也就是可以在规定的时间提供一定量的电力。
虽然谷歌继续改进算法，但谷歌在风电场中使用机器学习已经产生了积极的结果。迄今为止，与基于时间的电网承诺基线情景相比，机器学习将风能价值提高了大约20％。
人类无法消除风的变化，但谷歌的结果表明，可以使用机器学习算法让风力更具可预测性和价值。这种方法还有助于为风电场运营带来更好的数据严密性，因为机器学习可以帮助风电场运营商，对其电力输出如何满足电力需求匹配的更智能，更快速和更加数据驱动。
谷歌希望不必坐等风来。
从DeepMind机器学习应用到风力发电谷歌希望这种机器学习方法可以赋能风电行业，推动全球电网进一步采用绿色能源。能源行业的研究人员和从业人员正在开发关于如何充分利用太阳能和风能新思路。
谷歌渴望深入行业，探索这些基于云的机器学习策略的普遍可用性。
谷歌实现了％的可再生能源采购，现在正努力在24x7全天候的基础上采购绿色能源。与DeepMind的合作使风电更具可预测性和价值，这是实现这一愿望的第一步。虽然还有许多工作要做，但这一步对谷歌来说是有意义的，谷歌希望能够为保护环境多做一些。（完）
亲爱的数据
出品：谭婧
美编：陈泓宇
亲爱的数据