स्वीडिश वैज्ञानिकों ने एक नया स्वचालित मॉडल बनाया है जिसके बारे में उनका दावा है कि यह हवाई छवियों से छोटे, विकेन्द्रीकृत सौर प्रणालियों की पहचान करने में "बेहतर प्रदर्शन" प्रदान करता है। इस तरह के स्वचालित पर्यावरण-अनुकूल सौर माउंटिंग सिस्टम को पीवी उद्योग में कई हितधारकों की सहायता के लिए एक उपयोगी उपकरण माना जाता है, क्योंकि यह नीति निर्माताओं, अधिकारियों और वित्तीय मूल्यांकनकर्ताओं को सटीक डेटा प्रदान कर सकता है।

नई विधि सौर तापीय और फोटोवोल्टिक प्रणालियों का पता लगाने के लिए गहन शिक्षण और छवि प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग करती है, और इसके लेखकों के अनुसार, एक अनुवर्ती अध्ययन पीवी और सौर तापीय प्रौद्योगिकियों के बीच अंतर करने के लिए मॉडल को भी बढ़ा सकता है। लेख में बताया गया है, "यह एक चुनौतीपूर्ण कार्य है क्योंकि दोनों प्रौद्योगिकियां समान बनावट और रंग उपस्थिति साझा करती हैं।" "हालांकि, हमारा मानना ​​है कि सही संशोधनों और सुधारों के साथ, इसे सौर ऊर्जा प्रणालियों के बहु-वर्ग विभाजन के लिए प्रभावी ढंग से अनुकूलित किया जा सकता है।"

सौर ऊर्जा में प्रकाशित "गहन शिक्षण का उपयोग करके हवाई छवियों में छोटे विकेन्द्रीकृत सौर प्रणालियों की पहचान करना" अध्ययन में, शिक्षाविदों ने बताया कि उन्होंने कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के यू-नेट आर्किटेक्चर का उपयोग किया, जो तेज़ और सटीक विभाजन के लिए एक कन्वेन्शनल नेटवर्क विधि है। छवियों का, यह समझाते हुए कि इस तकनीक की मुख्य ताकत यह है कि इसमें अन्य तरीकों की तुलना में कम संख्या में इनपुट डेटा और कम हार्डवेयर उपयोग की आवश्यकता होती है।

इसमें कहा गया है, "सौर ऊर्जा प्रणालियों का पता लगाने के लिए यू-नेट मॉडल का उपयोग बढ़ी हुई जटिलता के साथ डेटा-संचालित और स्वचालित समाधान प्रदान करता है, जिससे सटीक पता लगाना संभव हो जाता है।" "हवाई छवियों से सौर ऊर्जा प्रणालियों का इसका सटीक विभाजन और पहचान पर्याप्त व्यावहारिक मूल्य रखती है, जिससे पैनल प्रदर्शन, रखरखाव आवश्यकताओं और ऊर्जा उत्पादन अनुमान के कुशल मूल्यांकन की सुविधा मिलती है।"

नए मॉडल को दो डेटाबेस पर प्रशिक्षित और परीक्षण किया गया था - एक जर्मनी से और दूसरा स्वीडन से - और दोनों के मिश्रण का उपयोग इसकी क्षमताओं की उच्च जमीन पर स्थापित सौर ऊर्जा उत्पादन क्षमता के लिए किया गया था। अन्य सीएनएन आर्किटेक्चर की तुलना में, शोधकर्ताओं ने कहा, यू-नेट मॉडल विशेष रूप से छवि विभाजन कार्यों में खड़ा था।

शोध के अनुसार, यू-नेट मॉडल को 128 x 128 पिक्सेल के रिज़ॉल्यूशन के साथ हवाई छवियों पर प्रशिक्षित किया जा सकता है, और सटीकता प्राप्त की जा सकती है जो कि उच्च 256 x 256 पिक्सेल रिज़ॉल्यूशन की तुलना में बहुत कम नहीं है। बदले में, कम रिज़ॉल्यूशन का उपयोग करने की इसकी क्षमता के परिणामस्वरूप कंप्यूटर हार्डवेयर का उपयोग कम होता है।

लेख में निष्कर्ष निकाला गया, "इस अध्ययन ने साबित कर दिया है कि एक यू-नेट मॉडल उच्च सटीकता के साथ हवाई इमेजरी में सौर ऊर्जा प्रणालियों के क्षेत्र का आकलन कर सकता है।" “हालांकि, सही क्षेत्र अनुमान के लिए मॉड्यूल का झुकाव भी आवश्यक है। झुकाव की गणना या तो 3डी बिल्डिंग डेटा या उच्च/निम्न-रिज़ॉल्यूशन LiDAR डेटा से की जा सकती है। बाद वाले को इस अध्ययन की पद्धति के साथ जोड़ना अगला नियोजित कदम है।”