El programa DeepSolar clasificó más de mil millones de imágenes satelitales.
No sería práctico contar el número de paneles solares en los Estados Unidos a mano, y eso hace que sea difícil calcular hasta qué punto se ha extendido realmente esta tecnología.
Investigadores de Stanford tienen una solución: hacer que una IA haga el trabajo pesado.
Han diseñado un sistema de aprendizaje profundo, DeepSolar, que mapea cada panel solar visible en los Estados Unidos, aproximadamente 1.47 millones de ellos.
El enfoque basado en redes neuronales convierte imágenes satelitales en mosaicos, clasifica cada pixel dentro de esos mosaicos y combina esos pixeles para determinar si hay paneles solares en un área determinada, ya sean grandes parques solares o instalaciones individuales en una azotea.
Este método es preciso, solo requiere supervisión básica y, lo que es más importante, rápido.
Tomó solo unas semanas mapear el país donde un enfoque convencional podría tomar tanto tiempo que los datos podrían estar desactualizados en el momento en que estuviesen listos.
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California y el sudoeste tienen las concentraciones más altas de paneles solares.
Sin embargo, los investigadores también se enteraron de los lugares idóneos para el despliegue de paneles (se garantizaba virtualmente que cualquier lugar por encima de un nivel de luz solar dado tuviera paneles), y que los ingresos eran un factor determinante para la instalación de paneles solares incluso en áreas donde hay suficiente luz solar para obtener ganancias .
Es posible que las empresas deban reducir el costo inicial de los paneles si esperan un uso más amplio.
Hay obstáculos que despejar antes de que DeepSolar esté listo.
Solo es tan oportuno como los datos del mapa en sí, y las imágenes satelitales no pueden decirle qué tan eficiente es una implementación determinada. ¿Son paneles viejos, o de vanguardia?
Tampoco le sorprenderá saber que un proyecto a gran escala requiere una gran cantidad de poder computacional.
Fuente: Engadget
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