I ricercatori della Stanford University sono riusciti a creare DeepSolar, una mappa di quasi tutti i tetti solari in America, raccogliendo le immagini satellitari ed estraendone le informazioni. L’articolo che descrive i risultati delle ricerca è stato pubblicato sulla rivista “Joule”.
Un totale di 1,47 milioni di tetti solari sono stati identificati nei 48 stati contigui del continente. “Abbiamo costruito un database quasi completo di impianti solari per gli Stati Uniti continentali utilizzando un nuovo modello di apprendimento profondo applicato alle immagini satellitari”, dicono i ricercatori.
DeepSolar ha imparato a identificare i pannelli solari analizzando circa 370.000 immagini che rappresentano aree di 100 piedi per 100 piedi. Poi DeepSolar ha imparato a identificare le caratteristiche associate ai pannelli solari, tra cui il colore del tetto, la struttura e le dimensioni. Il sistema è stato in grado di identificare correttamente il 93% dei tetti solari, secondo un rapporto di Stanford sul progetto.
“Abbiamo sviluppato DeepSolar, un sistema di apprendimento profondo che analizza le immagini satellitari per identificare le posizioni GPS e le dimensioni dei pannelli solari fotovoltaici. Sfruttando la sua elevata precisione e scalabilità, abbiamo costruito un database completo di distribuzione solare ad alta fedeltà per gli Stati Uniti contigui, dicono gli autori.
“I recenti progressi nell’apprendimento profondo consentono la classificazione e la segmentazione automatica e accurata delle immagini. Combinando immagini satellitari e apprendimento profondo, abbiamo puntato a sviluppare una struttura per costruire, mantenere e aggiornare automaticamente il database degli impianti solari”, ha detto il team di Stanford.
Il team prevede di aggiungere funzioni per calcolare l’angolo e l’orientamento di un impianto solare, che potrebbe servire per stimare con precisione la sua produzione di energia. I piani sono anche di aggiornare la mappa ogni anno e aggiungere altri paesi e regioni del mondo.
“Offriamo il database DeepSolar come risorsa pubblicamente disponibile per i ricercatori, i servizi pubblici, gli sviluppatori solari e i responsabili politici per migliorare ulteriormente i modelli di distribuzione solare, costruire modelli economici e comportamentali completi e, infine, sostenere l’adozione e la gestione dell’elettricità solare”, ha detto il team.
I ricercatori hanno identificato fattori socio-economici chiave correlati alla densità di distribuzione del solare. Hanno scoperto che la densità di distribuzione del solare residenziale raggiunge i picchi con una densità di popolazione di 1.000 abitanti per miglio quadrato, e che aumenta rapidamente con un reddito familiare annuo a partire da 150.000 dollari.