ニューラルネットワークは衛星画像でソーラーパネルを見ました

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ビデオ: ABS秋田放送でニュースが流れました! 2022, 12月
ニューラルネットワークは衛星画像でソーラーパネルを見ました
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Anonim
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アメリカの研究者は2つのアルゴリズムを作成しました。1つは衛星画像内のソーラーパネルの配列を検出し、もう1つは社会経済的および環境的パラメーターに基づいて地域内のソーラーパネルの広がりのレベルを予測します。開発者は、米国でのソーラーパネルの普及に関するデータを使用してデータセットを作成し、このテクノロジーの普及に対するさまざまな要因の影響を分析しました。結果はジャーナルJouleに掲載されています。

多くの場所で、ソーラーパネルは長期的に費用効果の高い電力源として機能することができます。しかし、設置価格はしばしば人々がそのような機器を購入することを思いとどまらせます。一部の州では、一部の地域で住宅所有者に補助金を提供することにより、住宅所有者の初期の経済的負担を軽減しようとしています。このような支援プログラムを開発するために、専門家は通常、ソーラーパネルの販売統計、照明レベルの計算、およびその他の要因に基づいて取得した概算データを使用する必要があります。これは、パネルの実際の分布とその経済的実現可能性に関するデータを収集することがかなり難しいためです。

ラム・ラヤゴパルが率いるスタンフォード大学の研究者は、衛星画像内の太陽電池パネルを検出できるアルゴリズムを作成しました。基礎として、彼らは、さまざまなオブジェクトの128万枚の写真のセットでトレーニングされた、よく知られている畳み込みニューラルネットワークInception-v3を使用しました。彼らはこのモデルをタスクに適合させ、データを再トレーニングしました。これを行うために、研究者はニューラルネットワークの最後の層のパラメーターをリセットし、特別なデータセットを作成しました。

ニューラルネットワークのトレーニングに使用されるデータセットの一部は、Googleマップからの366,467の衛星画像で構成されており、各画像にはソーラーパネルがあるかどうかに関するデータが含まれています。 366個のうち4万6千個だけがソーラーパネルを持っているので、研究者は学習環境が肯定的な例(ソーラーパネルの写真)の誤った認識のためにアルゴリズムをより正確に「罰する」学習方法を適用しました。その結果、研究者たちは、93.1パーセントの精度で画像内のソーラーパネルを認識するようにニューラルネットワークを訓練することに成功しました。著者らは、別のニューラルネットワークをこのニューラルネットワークに接続しました。このニューラルネットワークは、ソーラーパネルまたはそのアレイが配置されている画像内の領域を自動的に選択します。

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DeepSolarアルゴリズムのスキーム

ニューラルネットワークをトレーニングした後、研究者はそれを使用して、人口の多い米国全体のソーラーパネルの位置とサイズのデータ​​ベースを編集しました。このアルゴリズムは、Open PVプロジェクトや、ソーラーパネルのサイズに関するデータを提供しないGoogleSunroofプロジェクトのデータを超える147万枚のパネルをカウントしました。さらに、著者らは、それらを異なるタイプのデータと比較することによって得られたデータを分析しました。たとえば、国の日当たりの良い地域では、ソーラーパネルを備えた住宅の割合は収入とともに増加しますが、住宅所有者の収入が年間15万ドルを超えると、この増加は止まります。これは、他の制限要因を示しています。また、ソーラーパネルの普及率はジニ係数に反比例し、所得面での社会階層化を反映しています。また、研究者はソーラーパネルの導入のしきい値を特定しました。配電の急激な増加は、1日1平方メートルあたり4.5〜5キロワット時のエネルギー収集レベルから始まることが判明しました。

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断熱レベルに応じた、1000戸あたりのソーラーパネルの数

研究者たちは、ソーラーパネルの実際の分布に関するデータを収集することに加えて、特定の国勢調査ゾーンのソーラーパネルの分布レベルを予測するアルゴリズムも作成しました。これらのゾーンは、米国の国勢調査だけでなく、さまざまな社会文化的およびその他の要因の分析にも使用されます。アルゴリズムは、日射量、電気料金、居住者の収入レベルなどの94のパラメーターを受け入れ、出力で、ゾーン内の家ごとのソーラーパネルの予測数を出力します。

科学者たちは、ニューラルネットワークを使用して衛星画像を使用する他の方法を見つけています。たとえば、最近、アメリカの研究者の別のグループが、衛星画像に基づいて同じ領域の写真を作成し、地上からの射撃をシミュレートするニューラルネットワークを教えました。

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