機械学習を使用して米国全体のソーラーパネルをマッピングする

再生可能エネルギーには将来が約束されているが、現時点では誰がソーラーパネルを屋根の上や裏庭に設置したり、隣人と共有しているかについての追跡は行われていない。幸いにも、ソーラーパネルは一般に、光に晒されたときにもっとも良く働く。このことにより、パネルを衛星軌道上から発見し、数えることが容易になる。これこそが、DeepSolarプロジェクトが行っていることだ。
こうした情報を収集するための取り組みはいくつも存在している。規制によって行われているものもあれば、自主的なもの、自動化されたものもある。しかし、いずれの取り組みも、国家レベルまたは州レベルで、政策やビジネス上の決定を下すために十分な包括性はもっていない。
スタンフォードのエンジニアであるArun MajumdarとRam Rajagopal（それぞれ機械と土木が専門）はこの状況を、言われてみれば当たり前の方法で解決する決心をした。
機械学習システムは、それが「認識訓練された」ものならば、たとえ対象が猫、顔、車などであっても、画像を見て対象をきちんと認識することができる。ならばソーラーパネルも扱えない筈はない。
大学院生であるJiafan YuとZhecheng Wangを含む彼らのチームは、数十万枚の衛星画像を使って訓練を行った画像認識機械学習エージェントを用意した。用意されたモデルは、画像の中のソーラーパネルの存在を特定するこ

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