На сегодняшний день Facebook является одним из крупнейших корпоративных покупателей возобновляемой энергии во всём мире. Руководством компании были заключены сделки на более чем 5 гигаватт энергии из возобновляемых источников. Как сообщается на сайте Инфокурс, по прогнозам к концу текущего года ожидается, подключение к сети 3,5 гигаватта. Данная энергия используется компанией для осуществления питания центров обработки данных, в которых работают ее платформы социальных сетей, а также для поддержания работы собственных офисов.
Специалисты в области исследования искусственного интеллекта Facebook в настоящий момент ищут пути решения проблемы неравномерного баланса и нерегулярных поставок «зелёной» электроэнергии, что позволит повысить экологичность энергосетей в целом.
Как известно, основным недостатком энергии из возобновляемых источников является их периодичность. И для большинства электросетей для обеспечения необходимой мощности сети, вне зависимости от погоды или времени года, появляется потребность использовать электроэнергию, получаемую на основе ископаемого топлива или ядерной энергии.
Хранение избыточной возобновляемой энергии при помощи аккумуляторных батарей для последующего её использования - одно из возможных решений проблемы. Но этот способ хранения дорогой и громоздкий.
Другой вариант - преобразовать возобновляемую электроэнергию в какую-либо другую форму относительно чистой энергии, такую как водород, этанол или аммиак. Для получения таких химических продуктов необходимы технологические процессы, зависящие от дорогих катализаторов, таких как платина. Зачастую эти процессы остаются неэффективными, а это означает, что значительная часть электроэнергии тратится впустую.
Исследователи Facebook считают, что искусственный интеллект может быть полезен для поиска лучших катализаторов. Они объединились с инженерами-химиками из Университета Карнеги-Меллона в Питтсбурге в рамках нового проекта, связанного со стимуляцией инновации в этой области.
Закари Улисси, профессор химической инженерии в Карнеги-Меллон, сказал, что моделирование взаимодействия двух химических веществ на атомном уровне, чрезвычайно сложно и требует много времени при использовании уже существующих методов DFT (теорией функционала плотности). Каждая симуляция занимает от нескольких недель до месяцев.
В своем блоге Facebook сообщил, что современные химические лаборатории, использующие очень мощные компьютеры, могут использовать DFT для моделирования не более 40 000 соединений в год. Применяя метод машинного обучения на основе глубоких нейронных сетей, смоделированного на основе человеческого мозга, исследователи надеются получить алгоритм, который сможет делать точные прогнозы о каталитическом потенциале двух соединений всего за секунды.