Výzkumný tým z Katedry informatiky Fakulty elektrotechniky a informatiky VŠB-TUO se věnuje vývoji metod pro zpřesnění odhadu solárního potenciálu v Moravskoslezském kraji. Projekt navazuje na dřívější studii zpracovanou ve spolupráci s Centrem ENET, která hodnotila technický potenciál fotovoltaických a větrných elektráren pomocí statistického přístupu aplikovaného na omezený vzorek budov. Tento přístup však neumožňoval dostatečně přesné prostorové vyhodnocení.
Současný výzkum využívá metody strojového učení, konkrétně neuronové sítě a techniky počítačového vidění, k automatizaci prostorové analýzy z ortofotomap. „Vyvíjený nástroj je navržen tak, aby dokázal na základě leteckých snímků identifikovat střešní plochy budov, rozpoznat jejich typ, zda je střecha rovná či šikmá, a určit jejich potenciální využitelnost pro instalaci fotovoltaických panelů,“ vysvětluje David Seidl z Katedry informatiky.
Správné rozpoznání typu střechy má přitom zásadní dopad na výpočet instalovaného výkonu, protože ovlivňuje nejen orientaci a sklon panelů, ale i technologickou proveditelnost samotné instalace.
Klíčovým prvkem celého systému je vytvoření dostatečně rozsáhlé a kvalitně anotované trénovací datové sady, na níž se modely umělé inteligence učí rozpoznávat relevantní vzory. „Naši studenti pomocí interního webového nástroje ručně označují střechy na náhodně vybraných satelitních snímcích. Určují jejich tvar i přesnou polohu. Tyto manuálně vytvořené anotace slouží jako vstupní data pro učení modelu a postupné zvyšování jeho přesnosti,“ připomněl David Seidl.
Cílem výzkumu je vytvořit nástroj, který bude schopen samostatně analyzovat území na úrovni kraje i celé České republiky. Výsledky mohou významně přispět k přesnému odhadu fotovoltaického potenciálu a stát se praktickým podkladem pro energetické plánování na regionální i národní úrovni.