IBM 연구소가 인공지능과 같은 기계학습 (machine learning) 기술과 인지 컴퓨팅 (cognitive computing) 기술을 활용하여 태양 및 바람에 관한 예측 정확도를 기존 기술보다 30%까지 끌어올릴 수 있는 예측 시스템을 개발했다고 발표하였다. 이 연구 사업은 미국 DOE의 'SunShot Initiative' 사업을 통해 일부 지원을 받고 있으며, 태양광 자원을 국가 에너지 체계로 확실히 통합하는 데에 있어 새로운 돌파구를 마련한 결과로 평가된다. 

사업은 올해로 3년차이며, 그간 학계, 정부, 산업계와 더불어 'SMT (Self-learning weather Model and renewable forecasting Technology)'에서 학습 기후 모델과 재생에너지 예측 기술 개발을 위해 공동 연구를 진행해왔다.

SMT 시스템은 기계학습, 빅데이터 (Big Data), 각종 분석기술 등을 이용하여 수많은 기후 모델로부터 얻어진 태양광 예측결과를 끊임없이 분석하고 이를 통해 스스로 학습을 하고 더 나아가 너 나은 결과를 도출해 낸다. 이 IBM이 개발한 기술은 태양광뿐만 아니라 풍력, 수력 등의 다른 재생에너지 예측을 위한 범용 플랫폼으로 활용될 수도 있다.

IBM은 또한, 자신들의 기술을 이용하여 정부기관 및 48개주의 기타 단체들이 태양광에 대한 운용 및 수요와 공급에 미치는 영향을 가장 잘 평가할 수 있도록 돕기 위해 한시적으로 5㎞ 반경의 정확도를 갖는 기초적인 태양광 예측을 제공하겠다고 밝혔다.

[출처 : 녹색기술정보시스템(www.greenplatform.re.kr) / 2015년 7월 20일]