このAIは、米国のすべてのソーラーパネルをマッピングしたばかりです

シカゴ周辺地域の郡ごとのソーラーパネルの分布を示すDeepSolarマップ。

屋上構成 から実用規模の施設まで、ソーラーパネルは全米でポップコーンのように湧き出ています。しかし、国の総太陽光発電量を正確に計算することは、悪名高いほど難しいことが証明されています。ありがたいことに、スタンフォード大学の新しい研究が示すように、これは人工知能に適した問題です。

一部の州では、太陽エネルギーが総発電量の10パーセント以上を占めています。化石燃料、原子力、またはエネルギーグリッドへの依存を減らすためであろうと、単に低コストを利用するためであろうと、それは間違いなく増加している動力源です。ただし、この形式のエネルギーは高度に分散化されているため、太陽エネルギーがどれだけ、どこで、誰によって抽出されているかを知ることは困難です。

「現在、正確な位置とパネルサイズを含む、太陽光発電システム、特に屋上太陽光発電[太陽光発電]の採用に関する完全な全国地図を作成するスケーラブルな方法はありません」とスタンフォード大学の土木工学教授であるラムラヤゴパルは述べています。科学ジャーナルジュールに本日発表された新しい研究の著者。「このようなマップは、公益事業者、システムオペレーター、政策立案者、技術ベンダーがソーラーシステムの採用パターンを理解するのに役立ちます。私たちは、世界のほとんどの国で適用でき、限られた人間の介入しか必要としない方法論を開発したかったのです。」

サンフランシスコベイエリアの郡ごとのソーラーパネルの分布を示すDeepSolarマップ。

Rajagopalが同僚のJiafanYuとZhechengWangとともに開発したシステムは、DeepSolarと呼ばれ、機械学習によって駆動されるアルゴリズムによって高解像度の衛星写真を分析する自動化されたプロセスです。DeepSolarは、ソーラーパネルを識別し、それらの場所を登録し、それらのサイズを計算することができます。このシステムは、小規模な屋上構成、ソーラーファーム、ユーティリティ規模のシステムなど、米国全体で147万の個別のソーラー設備を特定しました。これは、以前の見積もりである102万インストールを超えてます。研究者たちは、このデータをオープン ソースのWebサイトで利用できるようにしました。

この新しいアプローチを使用することにより、研究者は米国本土をカバーする数十億タイルの高解像度衛星画像を正確にスキャンすることができ、以前の方法と同様に、数年ではなく数週間で太陽系のサイズを分類および測定することができました。 。重要なことに、DeepSolarは最小限の人間による監視を必要とします。

米国全体のソーラーパネル使用量のDeepSolarマップ。

「アルゴリズムは衛星画像をタイルに分割します。各タイルはディープニューラルネットによって処理され、タイル内の各ピクセルの分類が生成されます。これらの分類を組み合わせて、システムまたはその一部がタイルに存在するかどうかを検出します」とRajagopal氏はGizmodoに語りました。

ニューラルネットは、どのタイルがソーラーパネルで、どのタイルがソーラーパネルではないかを判断できます。ネットワークアーキテクチャは、トレーニング後、ネットワークのレイヤーが、パネルの輪郭を描くヒートマップとも呼ばれるアクティベーションマップを生成するようなものです。これを使用して、各ソーラーパネルシステムのサイズを取得できます 。

「屋上太陽光発電システムは通常、複数のピクセルに対応します。したがって、各ピクセル分類が完全でなくても、組み合わせると劇的に改善された分類が得られます」とRajagopal氏は述べています。「私たちは、偽陰性を防ぐために、より高い重みを与えます。」

この情報があれば、研究者、政策立案者、および市民計画担当者は、このデータを世帯収入、人口密度、教育レベルなどの他の要因と関連付けることができ ます。結果として得られた分析は、インフラストラクチャのアップグレードを導く可能性があります。これにより、米国の電力網は、入射する太陽光の季節変動や日食の 影響を受けやすい太陽光源との互換性を高めることができます。データはまた、どの地域が太陽エネルギーの配備を必要としているか、どの地域が文化的および民族的格差の影響を受けやすいかを示し、社会経済的要因のためにどの地理的地域が太陽エネルギーを採用する可能性が最も高いかを予測することもできます。

「DeepSolarによって生成されたデータが、研究者、政策立案者、および業界が太陽光の採用とその影響をよりよく理解するのに役立つことを願っています」と、研究の著者は書いています。

Rajagopalにとって、この研究の最も驚くべき側面は、システムがこのような短い計算時間でソーラーパネルを正確に検出できることでした。彼はまた、彼と彼の同僚がデータの重要な傾向をどのように見ることができたかにも感銘を受けました。たとえば、ソーラーパネルのピーク展開は、人口密度が1平方マイルあたり1,000人の地域で発生することが示され、4.5 kWh / m 2 /日が太陽光(太陽光放射)のしきい値であり、それを超えるとソーラー展開が発生します。事実上与えられた。そして、著者が研究で書いているように:

制限の点では、太陽光発電マップは、DeepSolarシステムによって処理された最新のデータと同じくらい良いだけです。アメリカ人がソーラーパネルを設置している割合を考えると、この地図はすでに時代遅れです。さらに、このマップでは、各ソーラーパネルの効率や、抽出および利用されるエネルギーの量を実際に知ることはできません。また、これらのマップの作成には、クラウドコンピューティングリソースの大幅な使用が必要でした。これは、Rajagopalが「取るに足らない」と説明したコストです。DeepSolarはスケーラブルなシステムと見なされていますが、リアルタイムの精度とコストの観点から改善を行う必要があります。

将来的には、研究者たちはこの技術を使用して、世界中の多くの国のソーラーマップを作成したいと考えています。さらに、同様の方法を使用して、風力タービンやその他のエネルギーインフラストラクチャコンポーネントを特定することも考えられます。最後に、研究者たちは、システムがソーラーパネルの角度を計算できるようにする調整にも取り組んでいます。これにより、発電量の見積もりが改善されます。

これらのスタンフォード大学の研究者によって考案された方法は良いスタートであり、太陽光発電が向かっているように見える方向を考えると明らかに重要です。そのようなことについて私たちが持っている情報が多ければ多いほど、より良いです。

[ジュール]

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