Os números da indústria mostram que a taxa global de instalações de energia solar cresceu 30 por cento em um ano recente, e o custo médio de instalação de energia solar caiu de US $ 7 por watt para US $ 2,8 por watt, tornando a energia solar no telhado atraente para muitos mais proprietários. Mas o progresso das instalações em telhados é frequentemente retardado pela falta de profissionais treinados que devem usar ferramentas caras para realizar avaliações de estrutura de mão-de-obra intensiva, uma por uma, dizem cientistas da Universidade de Massachusetts Amherst.

Para automatizar o processo no momento, dizem pesquisadores da Faculdade de Informação e Ciências da Computação da UMass Amherst (CICS) liderados por Prashant Shenoy e Subhransu Maji, requer mapas aéreos tridimensionais caros usando tecnologia LIDAR não disponível para muitas áreas. Agora sua equipe está propondo um novo, abordagem baseada em dados que usa técnicas de aprendizado de máquina e imagens de satélite amplamente disponíveis para identificar telhados que têm o maior potencial para produzir energia solar econômica.

Shenoy, Maji e seus colegas estão apresentando sua nova ferramenta "DeepRoof" esta semana na conferência do 25º Grupo de Interesse Especial sobre Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados da Associação para Máquinas de Computação (ACM SIGKDD) em Anchorage, Alasca.

Como Stephen Lee, um Ph.D. estudante do CICS e autor principal, aponta, "A estimativa do potencial solar de um telhado pode beneficiar substancialmente os proprietários que decidem adotar a energia solar, "mas" as ferramentas automatizadas atuais funcionam apenas para cidades e vilas onde os dados LIDAR estão disponíveis, limitando assim seu alcance a apenas alguns lugares no mundo. "

A nova abordagem DeepRoof baseada em dados aproveita os avanços recentes nas técnicas de visão computacional e usa imagens de satélite para determinar com precisão a geometria do telhado, estruturas e árvores próximas que afetam o potencial solar do telhado. "As estimativas do DeepRoof podem ser usadas para identificar os locais ideais no telhado para a instalação de painéis solares, "Lee acrescenta.

A equipe treinou o DeepRoof usando diferentes formas e tamanhos de telhado de seis cidades diferentes para reconhecer e extrair segmentos de telhado plano, Lee diz. Os resultados mostram que o DeepRoof pode identificar o potencial solar de telhados com 91 por cento de precisão. Avançar, a ferramenta pode ser dimensionada para analisar automaticamente imagens de satélite de uma cidade inteira para identificar todos os telhados de edifícios com maior potencial solar.