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Negli Stati Uniti senza basarsi essenzialmente sulle stime, sapere quante persone hanno installato i pannelli solari sui loro tetti e perché l’hanno fatto, sarebbe stato utile per gestire il cambiamento del sistema elettrico americano e per comprendere gli ostacoli a un maggiore utilizzo delle risorse rinnovabili.

Gli scienziati dell’Università di Stanford per ottenere dati precisi, hanno analizzato più di un miliardo d’immagini satellitari ad alta risoluzione con un algoritmo di apprendimento automatico, hanno identificato quasi ogni impianto solare nei 48 Stati contigui.

I risultati sono descritti in un articolo pubblicato il 19 dicembre 2018 sul sito Joule. L’analisi ha trovato 1,47 milioni d’installazioni, è una cifra molto più alta di una delle due stime ampiamente riconosciute. Gli scienziati hanno inoltre integrato il censimento statunitense e altri dati con il loro catalogo solare per identificare i fattori che portano all’adozione dell’energia solare.

Trovare i pannelli solari con l’intelligenza artificiale

Il team per identificare i pannelli solari ha utilizzato 370.000 immagini per addestrate il programma di apprendimento automatico denominato DeepSolar. Ogni immagine era etichettata come avente o meno un pannello solare presente. DeepSolar da ciò ha imparato a identificare le caratteristiche associate ai pannelli solari, ad esempio colore, consistenza, dimensioni, costo.

Jiafan Yu, dottorando in ingegneria elettrica, ha costruito il sistema con Zhecheng Wang, dottorato in ingegneria civile e ambientale, ha detto:

«In realtà non diciamo alla macchina quale caratteristica visiva è importante. Tutti questi elementi devono essere appresi dalla macchina. DeepSolar ha potuto identificare correttamente un’immagine come contenente pannelli solari per il 93% delle volte, ha perso circa il 10% delle immagini che avevano installazioni solari. Ha dimostrato di essere più preciso dei modelli precedenti».

Il team per trovare le installazioni solari ha fatto analizzare a DeepSolar un miliardo d’immagini satellitari, lavoro che per essere completato avrebbe richiesto anni di tecnologia già esistenti. DeepSolar ha fatto il lavoro in un mese.

Zhecheng Wang ha affermato:

«I progressi nella tecnologia di apprendimento automatico sono stati sorprendenti. I sistemi standard spesso devono essere adattati al progetto specifico, ciò richiede esperienza nel campo del progetto, per questo, con il mio collega Jiafan Yu ci siamo concentrati sull’uso della tecnologia per abilitare le energie rinnovabili».

I ricercatori oltre ad aggiornare annualmente il database degli Stati Uniti con nuove immagini satellitari ad alta risoluzione, hanno previsto di espandere il database DeepSolar per includere installazioni solari presenti nelle aree rurali e in altri paesi del mondo. Intendono anche aggiungere funzionalità per calcolare l’angolo e l’orientamento di un impianto solare ottimale, ciò potrebbe stimare accuratamente la sua generazione di energia.