衛星画像からソーラーパネルの設置状況を解析する人工知能をスタンフォード大学が開発

米スタンフォード大学の研究チームは、2018年12月、アラスカ州とハワイ州を除く米国48州を対象に、ディープラーニング（深層学習）をベースとした独自のアルゴリズム「DeepSolar（ディープ・ソーラー）」で衛星画像を解析し、147万カ所のソーラーパネルの位置とサイズを特定することに成功した。

・人工知能によって米国48州のソーラーパネルを精緻に特定

研究チームでは、まず、人工知能（AI）が画像分析を行うための学習手法「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」を採用し、「DeepSolar」を開発。

100フィート（約30.5メートル）四方のエリアが映し出された衛星画像36万6467枚をサンプルとして、色やサイズ、風合いなどから、ソーラーパネルの有無を判別できるよう「DeepSolar」に学習させたところ、ソーラーパネルが含まれている画像を93.1％の精度で特定できるようになった。

そこで、研究チームは、米国48州で撮影された10億枚以上の衛星画像を「DeepSolar」に読み込ませ、1ヶ月かけて分析させた結果、米国勢調査局の推計よりも多い147万カ所のソーラーパネルを検出した。

・オープンデータとして公開中

「DeepSolar」は、全米をほぼ網羅し、ソーラーパネルの設置状況をより精緻に可視化している点が画期的。

「DeepSolar」のデータは、行政機関や民間企業、政治家、学者らの様々な活動に役立つデータベースとして、公式ウェブサイトで公開されている。

研究チームでは、「DeepSolar」のデータを1年ごとに更新する方針で、今後は、他の国や地域にも展開していく計画だ。（文　松岡由希子）

DeepSolar