Las cifras de la industria muestran que la tasa global de instalaciones de energía solar creció en un 30 por ciento en un año reciente, y el costo promedio de instalación de energía solar ha caído de $ 7 por vatio a $ 2.8 por vatio, haciendo que la energía solar en la azotea sea atractiva para muchos más propietarios. Pero el progreso de las instalaciones en azoteas a menudo se ve frenado por la escasez de profesionales capacitados que deben usar herramientas costosas para realizar evaluaciones de estructuras intensivas en mano de obra una por una. dicen los científicos de la Universidad de Massachusetts Amherst.

Para automatizar el proceso en la actualidad, dicen los investigadores de la Facultad de Información y Ciencias de la Computación (CICS) de la UMass Amherst, dirigidos por Prashant Shenoy y Subhransu Maji, requiere mapas aéreos tridimensionales costosos que utilizan tecnología LIDAR que no está disponible en muchas áreas. Ahora su equipo propone un nuevo Enfoque basado en datos que utiliza técnicas de aprendizaje automático e imágenes satelitales ampliamente disponibles para identificar los techos que tienen el mayor potencial para producir energía solar rentable.

Shenoy, Maji y sus colegas están presentando su nueva herramienta "DeepRoof" esta semana en la 25a conferencia del Grupo de Interés Especial sobre Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos (ACM SIGKDD) de la Asociación de Maquinaria de Computación en Anchorage, Alaska.

Como Stephen Lee, un doctorado estudiante de CICS y autor principal, Señala, "La estimación del potencial solar de un techo puede beneficiar sustancialmente a los propietarios que decidan adoptar la energía solar, "pero" las herramientas automatizadas actuales solo funcionan para ciudades y pueblos donde los datos LIDAR están disponibles, lo que limita su alcance a unos pocos lugares del mundo ".

El nuevo enfoque DeepRoof basado en datos aprovecha los avances recientes en las técnicas de visión por computadora y utiliza imágenes de satélite para determinar con precisión la geometría del techo. estructuras cercanas y árboles que afectan el potencial solar del techo. "Las estimaciones de DeepRoof se pueden utilizar para identificar ubicaciones ideales en el techo para instalar paneles solares, "Lee agrega.

El equipo entrenó a DeepRoof usando diferentes formas y tamaños de techo de seis ciudades diferentes para reconocer y extraer segmentos de techo planos, Dice Lee. Los resultados muestran que DeepRoof puede identificar el potencial solar de los techos con una precisión del 91 por ciento. Más lejos, la herramienta se puede escalar para analizar automáticamente imágenes de satélite de una ciudad entera para identificar todos los techos de edificios con el mayor potencial solar.