Эффективность работы солнечных панелей определит новая функция сервиса Google Project Sunroof - «Новости Электроники» » Новости Электроники.
Интернет портал Mobzilla.su предлагает огромный выбор новостей с доставкой на дом. » Новости Электроники » Эффективность работы солнечных панелей определит новая функция сервиса Google Project Sunroof - «Новости Электроники»
Эффективность работы солнечных панелей определит новая функция сервиса Google Project Sunroof - «Новости Электроники»
Сервис от Google Project Sunroof, показывающий на картах информацию о солнечных батареях, добавил новый инструмент - Data Explorer. Об этом сообщил в своем блоге на сайте компании старший программный инженер Project Sunroof Карл Элкин. Инструмент показывает карту существующих солнечных установок в



Сервис от Google Project Sunroof, показывающий на картах информацию о солнечных батареях, добавил новый инструмент - Data Explorer. Об этом сообщил в своем блоге на сайте компании старший программный инженер Project Sunroof Карл Элкин.


Инструмент показывает карту существующих солнечных установок в близлежащих районах по всей территории США. Сервис Project Sunroof, запущенный компанией Google в 2015 году, анализирует, насколько выгодным для пользователя может быть использование солнечных батарей и как наиболее эффективно можно расположить их на крыше здания.


Функция Data Explorer работает только на территории США. Инструмент может анализировать данные о почти 60 млн зданий, которые отслеживались с начала текущего года. Data Explorer обнаружил около 700 тыс. солнечных установок в США. Однако это существенно меньше, чем зафиксировали подсчеты Ассоциации производителей солнечной энергетики (SEIA) - 1,3 млн установок. Разработчики обещают, что со временем программа сможет распознавать все точки.



Data Explorer сочетает в себе технологию компьютерного обучения с анализом изображений из Google Maps и Google Earth. Команда разработчиков начала со съемок изображений крыш и солнечных установок с высоким разрешением. Они использовали эти данные в качестве исходного набора для алгоритма. Разработанные алгоритмы машинного обучения теперь могут автоматически находить и идентифицировать установки на фотографиях. Это могут быть как фотоэлектрические панели, которые производят электричество, так и солнечные нагреватели горячей воды.


Основной задачей Data Explorer, как подчеркивает разработчик, является помощь людям в принятии взвешенных решений о том, инвестировать ли им в солнечную энергию.



"Несколько лет назад, когда моя семья решала, нужно ли устанавливать солнечную батарею. Я помню, как ездил по району, глядя на солнечные панели на близлежащих крышах. Это заставило меня понять: "Концепция солнечной энергии не футуристическая концепция, это уже часть моего города. Увидев, что другие вокруг меня уже пользуются солнечными батареями, я решил сделать то же самое", - вспоминает в блоге Элкин.



Если ваши соседи используют солнечные батареи, то это с гораздо большей вероятностью скажется на том, что их установите и вы. К такому выводу пришел профессором экономики Йельского университета Кеннет Джиллингем. В интервью журналу Atlantic Джиллингем заявил, что люди более склонны принимать решительные шаги, чтобы не отставать тех, кто живет по соседству.



"Это происходит на уровне улицы, это происходит на уровне почтовых кодов, это происходит на уровне государств", - описал ученый процесс установки солнечных батарей.




Источник: tass.ru





{full-story limit="10000"}
Ctrl
Enter
Заметили ошЫбку?
Выделите текст и нажмите Ctrl+Enter
Мы в
Комментарии
Минимальная длина комментария - 50 знаков. комментарии модерируются
Комментариев еще нет. Вы можете стать первым!