Vědci ze Stanfordovy univerzity představili výsledky jejich analýzy v rámci projektu DeepSolar, který má za cíl co nejpřesněji analyzovat a spočítat solární instalace v USA. Doposud se jednalo pouze o odhady, ale při použití kombinace čerstvých satelitních snímků a speciální umělé inteligence se podařilo všechny spočítat velmi přesně.
Počet solárních elektráren rychle roste a platí to nejen pro solární panely na domech, ale i na zemi ve větším rozsahu, které jsou obvykle ve vlastnictví firem nebo státních organizací. I když je řada z nich napojená na klasickou elektrickou síť a lze je tak díky tomu snadno spočítat, spousta z nich funguje zcela nezávisle a tak nejsou nikde zaregistrované. Doposud tak bylo velmi těžké spočítat, kolik solárních elektráren se v USA skutečně používá. To se ale s projektem DeepSolar mění.
Miliarda satelitních snímků a měsíc analýzy
Pro analýzu obrazu měli vědci k dispozici čerstvou databázi v podobě miliardy satelitních snímků USA, které pokrývaly 48 států. V systému zatím byly vynechána vzdálená a opuštěná místa, protože je zde velmi malá pravděpodobnost nějaké stavby.
Podobně jako u jiných moderních způsobů učení umělé inteligence, ani tentokrát vědci přímo necvičili algoritmy tak, aby rozpoznávala solární panely, ale aby se jejich podobu v podobě různých barev, velikostí, tvarů a umístění naučila sama (sémantická segmentace, obrazová klasifikace). Model klasifikace vychází z Google Inception V3 ve spojení s ImageNet a doladění zahrnovalo dataset s 370 tisíci snímků s rozlohou přibližně 30 m2. Detaily k frameworku jsou zde (PDF).
Zatímco běžné nástroje pro rozpoznávání obrazu by podobný úkol zpracovávaly i několik let, speciálně upravená umělá inteligence přímo pro tento úkol to zvládla za pouhý měsíc. Přesnost rozpoznání zda na snímků jsou, nebo nejsou solární panely, se dostala na rekordních 93 %.
1,5 milionu solárních elektráren jen v USA
Výsledkem analýzy bylo samozřejmě získání přesného počtu solárních instalací, kterých je v USA 1,47 milionu. Vzhledem k tomu, že analýza probíhá nad satelitními snímky, je možné i snadno určit, kde se instalace nachází a tím pádem i vytvořit další statistiky.
Na to se vědci rovněž zaměřili a ukázali tak například přehlednou mapu hustoty pokrytí solárních elektráren v rámci USA. Jak šlo předpokládat, nejvíce solárních instalací je tam, kde svítí nejvíce Slunce, tedy na západním pobřeží USA a významnější podíl je i v oblasti Floridy, kde zase dochází i k velkým výpadkům elektrické energie.
Dle přesného PSČ lze také získat korelaci mezí tím, jaké domácnosti dle příjmu si pořizují solární elektrárny. Oblasti, kde je průměrný příjem domácnosti nad 150 tisíc dolarů ročně, se s větší pravděpodobností nachází solární instalace. V místech, kde jsou průměrné příjmy domácností pod touto hranicí (střední a nižší příjem), je počet instalací menší a to i přes to, že se to v dané oblastí vyplatí (hodně Slunce, vysoké poplatky za elektřinu). Je tak jasné, že hlavní překážkou pro tyto domácnosti jsou prvotní vysoké náklady při výstavbě solární elektrárny.
Jedním ze zajímavých aspektů je také to, že jakmile v sousedství vzroste počet solárních instalací nad určitou úroveň, často dojde k pokrytí většiny domů v daném sousedství.
Další zlepšování
Vědci mají v plánu systém dále vylepšovat. Kromě zvýšení přesnosti se chtějí zaměřit i na snímání zmíněných „prázdných“ a odlehlých oblastí, kde určitě nějaká ta solární elektrárna ještě bude.
S vyšší přesností lze také analyzovat velikost solární elektrárny, její natočení ke Slunci a tím pádem i odhad výkonu, který má. Díky tomu lze získat další informace, které jsou důležité pro efektivní využití obnovitelných zdrojů i v rámci celé elektrické sítě USA.
Originální materiál k výzkumu naleznete zde
