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.