Open Climate Fix が W&B で太陽光発電予測を改善
再生可能エネルギーの不確実性
吹雪が近づいている場合、天気予報アプリをチェックして、どのくらいの雪が降るのか、いつ降るのかを確認します。しかし、太陽エネルギーの予測については同じことが言えません。予期しない雲が流れてきたり、気温が変わったりすると、太陽光発電が大幅に低下し、送電網運営者はバックアップとして余剰エネルギーを生成する化石燃料発電所に頼らざるを得なくなります。
ロンドンに拠点を置く Open Climate Fix (OCF) は、機械学習を利用して太陽予測の精度を向上させることを目標に、まさにその問題の解決に取り組んでいる非営利の研究開発ラボです。このような課題に取り組むことは、炭素排出量を可能な限り迅速に削減するという組織の使命の一部です。
多様なバックグラウンドと ML 経験を持つ小規模チームにとって、技術スタックが柔軟で、ワークフローの大部分を自動化できることは最優先事項でした。エンドツーエンドの ML ライフサイクルを管理するように設計された Weights & Biases は、リアルタイムの共同作業スペース、実験追跡のための堅牢なシステム、一般的な ML フレームワークやツールとの広範な統合により、チームの共同作業とアジャイルな実験を拡大する最適なプラットフォームとなりました。
接続と調整
「私たちのプロジェクトの性質上、エンジニアはサイロで作業し、独自の実験を実行することがよくあります」と、OCF のシニア機械学習エンジニアである Jacob Bieker 氏は述べています。「このようにサイロ化された ML の領域があると、チーム全体で知識を共有し、効果的にコラボレーションすることが難しくなります。」
OCF は、こうしたサイロを打破し、より高速かつ大規模に優れたモデルを開発したいと考えていました。気候危機が急速に深刻化する中、スピードとインパクトが鍵となります。チームにとって、発見と結果を 1 か所で共有し、お互いの作業を可視化する方法を見つけ、共有とアイデア創出の文化を創出するとともに、チーム全体の ML 作業の不透明性を排除することが不可欠でした。
チームコラボレーション用に構築された Weights & Biases は、モデルやパイプラインから実験やデータセットまですべてを OCF の単一の記録システムに統合します。チームは、メトリクスとログを使用してすべての実験を簡単に追跡できるため、再現性と透明性が確保されます。これにより、問題を検出してデバッグしたり、さまざまな実行結果を比較したり、構築中のモデルが正しい方向に進んでいるかどうかを判断したりすることが容易になります。W&B を一元化された真実のソースとして活用することで、チームの足並みを揃え、コミュニケーションの場を確立し、重要な決定事項を文書化することができます。
シームレスな統合
OCF は、予測ツールにオープンソース テクノロジーを採用することに注力しており、オープン コードとオープン データが気候変動の課題に対処する上で不可欠であると確信しています。チームがトレーニングしたモデルはすべて HuggingFace でホストされています。W&B 統合と組み合わせることで、チームはモデルを迅速にトレーニングおよび監視し、使いやすさを損なうことなく完全な追跡可能性と再現性を実現できます。
「私の仕事では、HuggingFace にあるトレーニング済みの各モデルは、wandb 実行にリンクされており、実際にトレーニング ログ全体を見ることができます」と、OCF の機械学習研究者 James Fulton 氏は言います。「モデル構築の下流で何か問題が発生した場合、問題を簡単に wandb 実行までさかのぼって追跡できるため、デバッグの時間を節約できます。」
未来は明るい
私たちが住む世界は、気候変動、エネルギー需要の増大、限りある化石燃料資源の枯渇といった課題に直面していますが、太陽エネルギーはこれらの差し迫った問題に対処する有望な解決策として浮上しています。OCF チームが取り組んでいることは、太陽エネルギー予測の信頼性と正確性を高めるのに役立つため、さらに重要になります。
研究を加速し、モデルを大規模にトレーニングするために、OCF には、コラボレーションを最適化し、反復的なモデル開発プロセスをサポートし、既存の技術スタックを補完できるツールが必要です。W&B を活用することで、チームは透明性、標準化、集中管理を強化してイノベーションを推進できます。
「私たちはまだワークフローの開発に取り組んでいる小さなチームですが、W&B は多くの重要なプロセスの最適化と自動化に大いに役立っています」と James 氏は言います。