Algoritem na satelitskih slikah prepoznava sončne kolektorje

Raziskovalci z Univerze Standford so računalniški algoritem naučili prepoznavanja solarnih modulov na satelitskih fotografijah.

Fotografiranje iz Zemljine orbite je danes dovolj razločno in razpoložljivo, da lahko z njim spremljamo raznovrstne detajle na površju planeta - če znamo smiselno raztolmačiti zajetno goro podob. Na ta način v domala realnem času že spremljamo na primer izsekavanje Amazonskega deževnega gozda, zdaj pa so raziskovalci s Stanfordske univerze napravili sistem, ki na slikah najde sončne celice. Rabe solarnih panelov namreč zaradi decentraliziranosti ni lahko zanesljivo beležiti, obenem pa je pomembna za načrtovalce elektroenergetskih sistemov, saj lahko skokovite spremembe destabilizirajo nepripravljeno omrežje.

V Stanfordu so algoritem DeepSolar zgradili s strojnim učenjem na 370.000 fotografijah, pri čemer so dosegli 93-odstotno natančnost pri identifikaciji nameščenih modulov. Nato so ga spustili nad milijardo podob z večine površja ZDA in po mesecu prebiranja zaključili, da imajo Združene države okrog 1,47 milijona takšnih inštalacij. Podatek je zelo zanimiv, ker je znatno višji od vseh poprejšnjih ocen, ki so se gibale okrog milijona. Zato utegne sprožiti podobne raziskave tudi na drugih koncih sveta s hitro rastočo izrabo Sončeve energije, kot sta Nemčija in Kitajska.