Sử dụng máy học, ảnh vệ tinh để tính toán các tấm pin mặt trời

04/02/2019 16:11 GMT+7

Đại học Stanford (Mỹ) đã triển khai dự án có tên DeepSolar, nhằm đánh giá số lượng tấm pin mặt trời và nơi chúng đã được lắp đặt tại Mỹ dựa vào máy học và hình ảnh vệ tinh.

Theo SlashGear, mặc dù chính phủ Mỹ có thể đưa ra ước tính về số lượng tấm pin mặt trời lắp đặt nhưng việc thiếu dữ liệu về các thiết lập tại các căn hộ riêng khiến việc ước tính này không chính xác, chính vì vậy DeepSolar hy vọng sẽ giải quyết vấn đề này.
Được tạo bởi nhóm kỹ sư và nhà khoa học máy tính, DeepSolar được thiết kế để xác định chính xác kích thước, vị trí và số lượng tấm pin mặt trời sử dụng trên khắp nước Mỹ. Nó thực hiện điều này bằng cách sử dụng khung máy học nghiên cứu hơn 1 tỉ hình ảnh vệ tinh có độ phân giải cao, xác định tất cả các tấm pin mặt trời có thể nhìn thấy được đặt trên nóc nhà và ở các vị trí khác nhau.
Các nhà khoa học đã phát triển thuật toán DeepSolar bằng cách dạy nó cách xác định các dấu hiệu của việc lắp đặt, bao gồm màu sắc, kích thước và kết cấu của các tấm pin mặt trời. Khi máy học nhận diện được các đặc điểm này, nó có thể đạt tỷ lệ thành công 93% khi xác định chính xác các tấn pin trong một hình ảnh, trở thành hệ thống chính xác nhất từ trước đến nay.
Hơn nữa, DeepSolar chỉ mất 1 tháng để phân tích tất cả các hình ảnh vệ tinh tại Mỹ, một nhiệm vụ mà con người phải mất nhiều năm để hoàn thành. Cuối cùng, nó xác định rằng Mỹ đang lắp đặt 1,47 triệu tấm pin mặt trời. Với dữ liệu này, hy vọng DeepSolar có thể giúp ngành công nghiệp năng lượng tái tạo thu hút sự chú ý, làm thay đổi hệ thống lưới điện quốc gia.
Top

Bạn không thể gửi bình luận liên tục. Xin hãy đợi
60 giây nữa.