Bu proje, Amerika da makine öğrenimini kullanarak ülkedeki her güneş panelini haritalandırmak için dizayn edilmiştir. Yenilenebilir enerji önemli bir kaynaktır ancak şu anda hiç kimse kendi çatısında, arka bahçesinde veya bir mahalle de güneş panellerinin ne durumda olduğunu kontrol edemiyordu. Neyse ki, güneş panelleri genellikle ışığa maruz kaldığında en iyi şekilde çalıştığı için bu durum çok büyük sorun oluşturmamakta.
DeepSolar projesinin yaptığı şey yörüngeden saptamalarını ve saymalarını kolaylaştırmaktır. Bu bilgilerin toplanması için bazı girişimler vardır; bazıları gönüllü, bazıları otomatiktir. Stanford mühendislerinden Jiafan Yu ve Zhecheng Wang, yüz binlerce uydu görüntüsü üzerinde eğitilmiş bir görüntü tanıma makinesi tasarladı. Bu tasarı, bir görüntüdeki güneş panellerinin varlığını tanımlamak ve bu panellerin şeklini ve alanını bulmak için hazırlandı. Tarama başladı ve tam bir ay sürdü, sonuçta model 1,47 milyon bireysel güneş enerjisi tesisatını buldu. Burada, başka çabalarla sayıldığından çok daha fazla sayı elde edildi ve DeepSolar’ın verileri bunların en başarılısı.
Yukarıdaki verilerin temel olarak çizilmesi, her türlü ilginç yeni bilgiyi üretti. Güneş kurulum yoğunluğunu eyalet, ilçe, nüfus sayımı ile karşılaştırabilir ve bunu her tür başka metriklerle (yıllık ortalama güneşli günler, hane geliri, oylama tercihi vb.) karşılaştırabilirsiniz. Bu kompleks sistem her geçen gün daha kullanışlı bir hal alıyor.
