Les chiffres de l'industrie montrent que le taux mondial d'installations d'énergie solaire a augmenté de 30 pour cent au cours d'une année récente, et le coût moyen d'installation de l'énergie solaire est passé de 7 $ par watt à 2,8 $ par watt, rendant l'énergie solaire sur les toits attrayante pour beaucoup plus de propriétaires. Mais la progression des installations sur les toits est souvent ralentie par une pénurie de professionnels qualifiés qui doivent utiliser des outils coûteux pour effectuer une à une des évaluations de structure à forte intensité de main-d'œuvre, disent des scientifiques de l'Université du Massachusetts à Amherst.

Pour automatiser le processus à l'heure actuelle, disent les chercheurs de l'UMass Amherst College of Information and Computer Sciences (CICS) dirigés par Prashant Shenoy et Subhransu Maji, nécessite des cartes aériennes en trois dimensions coûteuses utilisant la technologie LIDAR non disponible pour de nombreuses régions. Maintenant, leur équipe propose un nouveau, approche basée sur les données qui utilise des techniques d'apprentissage automatique et des images satellite largement disponibles pour identifier les toits qui ont le plus de potentiel pour produire de l'énergie solaire rentable.

Shenoy, Maji et ses collègues présentent leur nouvel outil "DeepRoof" cette semaine à la 25e conférence du groupe d'intérêt spécial de l'Association for Computing Machinery sur la découverte des connaissances et l'exploration de données (ACM SIGKDD) à Anchorage, Alaska.

Comme Stephen Lee, un doctorat étudiant au CICS et auteur principal, fait remarquer, "L'estimation du potentiel solaire d'un toit peut grandement bénéficier aux propriétaires qui décident d'adopter l'énergie solaire, " mais " les outils automatisés actuels ne fonctionnent que pour les villes où les données LIDAR sont disponibles, limitant ainsi leur portée à quelques endroits dans le monde."

La nouvelle approche DeepRoof basée sur les données tire parti des progrès récents des techniques de vision par ordinateur et utilise l'imagerie satellitaire pour déterminer avec précision la géométrie du toit, les structures et les arbres à proximité qui affectent le potentiel solaire de la toiture. « Les estimations de DeepRoof peuvent être utilisées pour identifier les emplacements idéaux sur le toit pour l'installation de panneaux solaires, " ajoute Lee.

L'équipe a formé DeepRoof en utilisant différentes formes et tailles de toit de six villes différentes pour reconnaître et extraire des segments de toit planaires, dit Lee. Les résultats montrent que DeepRoof peut identifier le potentiel solaire des toits avec une précision de 91 %. Plus loin, l'outil peut être mis à l'échelle pour analyser automatiquement les images satellites d'une ville entière afin d'identifier tous les toits de bâtiments ayant le potentiel solaire le plus élevé.