तंत्रिका नेटवर्क ने उपग्रह चित्रों में सौर पैनलों का पता लगाना और उनके वितरण के स्तर की भविष्यवाणी करना सिखाया

संयुक्त राज्य अमेरिका के वैज्ञानिकों ने उपग्रह इमेजरी में सौर पैनलों का पता लगाने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क बनाया । इसके अलावा, यह सामाजिक-आर्थिक सहित क्षेत्र की विभिन्न विशेषताओं के आधार पर किसी विशेष क्षेत्र में पैनलों के वितरण की गतिशीलता की भविष्यवाणी करने में भी सक्षम है। सिस्टम के परिणामों के आधार पर, डेवलपर्स ने संयुक्त राज्य में सौर ऊर्जा की लोकप्रियता के बारे में जानकारी के साथ एक नक्शा बनाया।

प्रोफेसर राम राजगोपाल के नेतृत्व में वैज्ञानिकों का एक दल स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में डीपसोलर नामक उनकी परियोजना पर काम कर रहा है। परियोजना का आधार काफी लोकप्रिय दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क इंसेप्शन-वी 3 है, जिसे विभिन्न वस्तुओं के 1.28 मिलियन तस्वीरों के डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था।

नेटवर्क को कार्यों के अनुसार संशोधित किया गया था। काम जारी रखने के लिए, विशेषज्ञों ने तंत्रिका नेटवर्क की अंतिम परत के मापदंडों को साफ किया, जिससे एक विशेष डेटासेट बनाया गया।



तंत्रिका नेटवर्क को आंशिक रूप से Google मानचित्र के उपग्रह चित्रों पर, आंशिक रूप से अन्य स्रोतों से छवियों पर प्रशिक्षित किया गया था। Google मानचित्र सेवा का उपयोग किया गया था क्योंकि नक्शे में सौर पैनलों की उपलब्धता के बारे में जानकारी है। नक्शे पर वस्तुओं की गलत पहचान के लिए दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क को "दंडित" किया गया था।

परिणामस्वरूप, वह 93% से अधिक सटीकता के साथ सौर पैनलों की उपस्थिति का निर्धारण करने के लिए उसे सिखाने में सक्षम थी। फिर एक परत जोड़ी गई जो कि छवि में पैनलों का चयन कर सकती है - दोनों छोटे क्षेत्रों और "सौर खेतों" के बड़े क्षेत्र। तंत्रिका नेटवर्क का अंतिम परीक्षण संयुक्त राज्य के विभिन्न क्षेत्रों के 1 बिलियन से अधिक उपग्रह चित्रों वाले आधार को स्कैन करने के आधार पर किया गया था।

नतीजतन, वैज्ञानिकों को एक काफी बड़ा डेटाबेस मिला, जिसमें लगभग पूरे संयुक्त राज्य भर में सौर पैनलों के स्थान के निर्देशांक शामिल हैं। जैसा कि यह निकला, देश में ऐसी 1.47 मिलियन से अधिक वस्तुएं हैं, जो विभिन्न फोटोकॉपी लेखा प्रणालियों के डेटाबेस में सूचीबद्ध हैं। स्टैनफोर्ड वैज्ञानिकों की परियोजना Google से भी बड़ी है - कंपनी Google सनरूफ परियोजना के हिस्से के रूप में सौर पैनलों का रिकॉर्ड रखती है। उसी समय, डीपसोलर न्यूरल नेटवर्क "होम" पैनल और औद्योगिक पैनल के बीच अंतर कर सकता है, जो एक महत्वपूर्ण क्षेत्र को कवर करता है।

यह स्पष्ट है कि दूसरे मामले में, पैनलों के बीच अंतर करना आसान है, और उनके तंत्रिका नेटवर्क द्वारा मान्यता की सटीकता 96% से अधिक है।



परियोजना के अगले चरण में, विशेषज्ञों ने क्षेत्रों की विभिन्न विशेषताओं के साथ वास्तविक आंकड़ों की तुलना की, जैसा कि ऊपर बताया गया है। जैसा कि यह निकला (और इसे शायद ही कोई आश्चर्य कहा जा सकता है) आर्थिक रूप से विकसित स्थानों में अधिक पैनल हैं जो बहुत अच्छी तरह से उपलब्ध नहीं हैं। इसके बाद "पठार" आता है, जो प्रति घर $ 150 हजार की आय सीमा से अधिक होने के बाद बनता है। यह भी पता लगाना संभव था कि यदि ऊर्जा का उत्पादन 4.5-5 kWh प्रति वर्ग मीटर प्रति दिन है तो क्षेत्र में सौर पैनल दिखाई देने लगते हैं।



एकत्र किए गए आंकड़ों के आधार पर, शोधकर्ताओं ने कुछ क्षेत्रों में सौर पैनलों के प्रवेश की डिग्री की भविष्यवाणी के लिए एक पद्धति विकसित की। कार्यप्रणाली 94 अलग-अलग मापदंडों का उपयोग करती है, जिसमें दिवालिया होने का स्तर, बिजली के लिए शुल्क, निवासियों का आय स्तर और अन्य शामिल हैं। गणनाओं का परिणाम प्रति एक घर में सौर पैनलों की संख्या का पूर्वानुमान है।

डेवलपर्स के अनुसार, उनके तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में सौर पैनलों के प्रवेश के स्तर की निगरानी के लिए किया जा सकता है, न केवल संयुक्त राज्य अमेरिका, बल्कि अन्य देशों में भी। धीरे-धीरे, वैज्ञानिक आधार के रूप में Google और अन्य स्रोतों से उच्च-गुणवत्ता वाली छवियों का उपयोग करके, दुनिया भर में सौर ऊर्जा के वितरण का विश्लेषण करने जा रहे हैं। डेटाबेस को सालाना अपडेट किया जाएगा, इस तथ्य के बावजूद कि यह एक गैर-लाभकारी परियोजना है।

तंत्रिका नेटवर्क और इसके काम का उपयोग विभिन्न लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, वैकल्पिक ऊर्जा के विकास के लिए कार्यक्रमों की प्रभावशीलता का आकलन करने के लिए सौर कोशिकाओं के वितरण के साथ स्थिति का विश्लेषण। विश्लेषक अपने लाभ के लिए डेटा का उपयोग कर सकते हैं, हालांकि, यह अभी तक स्पष्ट नहीं है कि डेटा मुफ्त प्रदान किया जाएगा या इसका उपयोग करना होगा या नहीं, इसका भुगतान करना होगा। जैसा कि हो सकता है, यह स्पष्ट है कि AI और तंत्रिका नेटवर्क हमारे जीवन और कार्य में अधिक से अधिक घुस रहे हैं।