Come il deep learning ha aiutato a mappare ogni pannello solare negli Stati Uniti

Categoria: Intelligenza artificiale Inserito 20 dic

Il deep learning è stato utilizzato per identificare 1,47 milioni di installazioni solari negli Stati Uniti, superando l'ultima stima di 1,02 milioni.

Cosa c'è di nuovo: I pannelli solari stanno diventando sempre più popolari negli Stati Uniti, ma si è rivelato difficile individuarne il numero esatto. I ricercatori della Stanford University ci hanno avvicinato molto, grazie a a nuovo sistema chiamato DeepSolar , che utilizza il deep learning per scansionare le immagini satellitari per i pannelli solari.

Come ha funzionato: Il team ha addestrato DeepSolar su 370.000 immagini satellitari insegnandogli quali includevano i pannelli solari. Il programma ha quindi elaborato come individuare i pannelli solari, trovandoli correttamente il 93% delle volte. Il sistema ha impiegato circa un mese per scansionare il miliardo di immagini necessarie per raggiungere la cifra finale.

Usi: Le mappe potrebbero aiutarci a capire meglio l'assorbimento del solare negli Stati Uniti. Guardando al futuro, i ricercatori intendono utilizzare il loro sistema per creare mappe solari per altri paesi e forse implementarlo per localizzare le turbine eoliche e altre infrastrutture energetiche.

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