Un grup de cercetare de la Universitatea Uppsala din Suedia a utilizat învățarea mecanică profundă pentru a identifica automat sistemele fotovoltaice și solar-termice în imaginile aeriene. Cu toate acestea, au descoperit că precizia acestui proces poate fi influențată de densitatea populației din țară. Cu toate acestea, prin folosirea unei metode iterative de antrenare, pot fi obținute rezultate satisfăcătoare. Cercetătorii au utilizat un cadru de învățare adâncă numit DeepSolar CNN, care se bazează pe o rețea neuronală convoluțională, pentru a analiza imaginile aeriene suedeze. Rezultatele au arătat o precizie de 63,9%, care este mai mică în comparație cu alte studii, dar o rată de rechemare de 81,8%, care indică capacitatea metodei de a detecta informații pozitive.

Cercetătorii au explicat că discrepanța în precizie poate fi atribuită faptului că majoritatea imaginilor aeriene suedeze conțin un număr mare de imagini negative, din cauza densității scăzute a populației din țară. Cu toate acestea, ei susțin că o rată de rechemare mai mare este mai importantă decât o precizie mai mare, deoarece obiectivul principal este de a crea o bază de date cât mai cuprinzătoare a sistemelor de energie solară descentralizate. Algoritmul a fost antrenat mai întâi cu un set de date german și apoi a fost optimizat pentru Suedia. Procesul iterativ de scanare și reantrenare a dus la o îmbunătățire progresivă a preciziei.

Cu toate acestea, algoritmul de clasificare a întâmpinat dificultăți în detectarea sistemelor fotovoltaice fără ramă, instalate pe acoperișuri de culoare mai închisă, precum și în cazul expoziției la umbre, reflexiilor sau unghiurilor de înclinare mari. Cercetătorii au concluzionat că acest model de învățare mecanică profundă poate fi un instrument util pentru inventarierea și crearea unei baze de date detaliate a sistemelor de energie solară, conectându-le la inventarul existent de clădiri și proprietăți. Aceasta ar putea facilita generarea de statistici detaliate referitoare la segmentele de piață ale sistemelor de energie solară. Lucrarea lor a fost publicată în revista Energy and AI.