据外媒报导，谷歌2020-03-30 宣告，通过旗下子公司DeepMind的人工智能软件，该公司已使风电场生产的能源更为不切实际。通过用于DeepMind的机器学习算法来预测谷歌在其绿色能源计划中用于的农场的风力输入，该公司回应，它现在可以决定能源输入的相同交付给，这比标准的、非基于时间的交付给对电网更加有价值。根据谷歌的众说纷纭，该软件早已将这些农场获取的风能的“价值”提升了20％，而在此基础上，还没展开这种基于时间的预测。

我们不告诉明确的货币价值和能源生产量价值。我们也不告诉明确的部署地点，尽管谷歌主要与美国中西部的风力发电场合作，其中一些数据中心坐落于中西部。去年，谷歌回应，它再一超过了用100％可再生能源来抵销能源消耗的里程碑。

这在相当大程度上要得益于能源订购合约，以及与太阳能和风力发电场的投资，这些项目为其数据中心获取电力，以及可再生能源证书，这些证书可以抵销其他市场的标准电网用于。然而，当牵涉到到风能时，利用这些能源有可能是艰难的，因为，一个农场将产生多少能源，以及如何最差地存储和传输这些能源到电网的信息每天都在变化。谷歌回应，“风力本身的多变特性使其沦为一种不能预测的能源——不如在相同时间可信运送电力的能源简单”，因为它必需依赖大自然来产生电网所需的电力市场需求。

DeepMind的产品经理西姆·威瑟斯彭（SimsWitherspoon）写到：“我们无法避免风力的变化，但我们的早期结果表明，我们可以利用机器学习，让风力发电显得更加可预测、更加有价值。这种方法还有助提升风电场运营的数据精确度，因为机器学习可以协助风电场运营商更加智能、更加慢，可以以数据为驱动的评估其电力输入如何符合电力市场需求。”这并不是DeepMind的人工智能技术第一次被如此用于。早在2016年，谷歌就宣告在人工智能实验室的协助下，其数据中心的电力成本减少了15％。

2018年，谷歌更进一步，彰显这些人工智能系统更好的控制权。2017年有报导称之为，DeepMind于是以与英国国家电网管理局（nationalelectricitygridagency）进行谈判，以协助其均衡供需。这种工作似乎对谷歌有协助，但对DeepMind也有协助。

从研究的角度来看，该公司的工作十分出众，但仍未寻找相当可观的收益来源。DeepMind亏损了很多钱（2017年亏损3．68亿美元），据报导，这激化了DeepMind和谷歌之间的紧绷关系。

如果该公司的软件需要在研究实验室之外的现实场景中用于，DeepMind可能会沦为该业务的一个创收部门，从而证明其高昂的成本是合理的。

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