Система глубокого обучения солнечных батарей DeepSolar

Было бы нецелесообразно подсчитывать количество солнечных панелей в США вручную. Исследователи Стэнфорда нашли решение, они заставили ИИ выполнять тяжелую работу.

Они создали систему глубокого обучения DeepSolar, которая картировала каждую видимую солнечную панель в США - это порядка около 1,47 миллиона. Подход на основе нейронной сети превращает спутниковые изображения в плитки, классифицирует каждый пиксель в этих плитках и объединяет эти пиксели, чтобы определить, есть ли солнечные панели в данной области, будь то большие солнечные фермы или отдельные установки на крыше. Этот метод точен, требует только базового контроля. Это может помочь правительствам принять решение о стратегиях использования возобновляемых источников энергии, отследить темпы внедрения солнечной энергии или даже определить экономические различия, основанные на количестве групп в данном районе.
Tecno Next-Gen Bezelless Concept Phone, POVA 8 Pro 5G Tonino…
После дебюта модульного концепт-смартфона TECNO на MWC 2026 компания не останавливается в поиске новых ре…
Американцы научились направлять солнечные лучи ночью…
Американский стартап Reflect Orbital получил разрешение Федеральной комиссии по связи США на запуск перво…
На IFA 2026 бренд Dreame представили экшен-камеры и 3D-принт…
На выставке IFA 2026 мировой бренд Dreame демонстрирует очередной этап расширения своей глобальной экосис…
МегаОбзор
ЭЛ № ФС 77 - 68301. Выходные данные СМИ МегаОбзор
2006-2026
© MegaObzor