DeepMindを退職されたJack Kellyさんが、

地球温暖化と戦うための機械学習プロジェクトをオープンソースでスタートしようとしています。

Team AIでもイベントによる拡散等でお手伝いできないかなと思っています。
素晴らしい取り組みのマスタープラン、下記にてご覧ください。

(引用)

I left Google DeepMind to build a non-profit research lab focused on helping to fix climate change ASAP. Very open and collaborative. Everything open-source. Focus on practical, scalable interventions, starting with forecasting solar PV.

最初の製品：太陽光発電の現在の予測（数時間先の予測）
太陽光発電は、ナショナルグリッドの予測にとって不確実性の最大の原因です。

暗い雲が空を横切って移動すると、グリッドは驚いて撮影され、数分以内に数百メガワットの太陽光発電を失う可能性があります。

この失われた太陽光発電はただちに交換する必要があります。しかし、火力発電機は寒さから立ち直るのに何時間もかかります。

その結果、太陽が輝いているときはいつでも、National Gridはオンラインで大量の回転予備力を維持します。ほとんどがガスタービンで、アイドリング状態は維持されますが、発電はしません。これは経済的に高価であり、そして炭素集約的です。

今後数時間のPV予測が改善されれば、グリッドの回転準備が少なくて済みます。言い換えれば、より良いPV予測は二酸化炭素排出量を削減し、お金を節約するでしょう。

英国では、より良いPVの予測は年間£1から10000000（保存する必要がありテイラーらを、2016）、 COの10万トン2 年間 （付録参照）。

世界的に拡大すると、炭素の節約は年間数千万トンのオーダーになるはずです。

Tweet;
https://twitter.com/jack_kelly/status/1082283333202128897

計画書翻訳：

https://docs.google.com/document/d/1OHSD0GgCNl3KhUL8lnsnZ0A9O1ovxE6IPZhs0XXK0qc/edit?fbclid=IwAR1QeMniTb6RmFbv-TX_4bkNAu4yEBnQ7Y7yNKGNyOVmJtqpfUUxOHVnvqU