شهدت تقنية الألواح الشمسية (Solar Panels) طفرة كبيرة في السنوات الأخيرة، إلا أن المعلومات الدقيقة حول توزيعها وسعتها في السقف تبقى محدودة. في محاولة لحل هذه المشكلة، تم تقديم إطار عمل مبتكر يعتمد على البيانات المفتوحة ويستخدم الذكاء الاصطناعي لرسم خرائط الطاقة الشمسية على مستوى المدن.

يعتمد هذا الإطار على نماذج الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) القوية، حيث يمكنه اكتشاف أشكال الألواح الشمسية من الصور الفضائية المفتوحة المصدر. يساعد هذا النهج في تجنب عملية تصنيف البيانات يدويًا وتدريب النماذج بشكل محدد، مما يضمن فعالية عالية وموثوقية في ظروف تصوير متنوعة.

تتحول الألواح الشمسية المكتشفة إلى بوليغونات مرجعية جغرافياً، مما يؤدي إلى إنشاء قوائم شاملة يمكن توسيعها بشكل متزايد. إضافةً إلى ذلك، من خلال دمج بيانات الطقس المفتوحة، يمكننا تحويل بصمات الألواح إلى ملفات تعريف إقليمية لتوليد الطاقة الشمسية.

يعد هذا الإطار نهجًا شفافًا وقابلًا للتوسع في التخطيط والطاقة الشمسية، حيث يقلل من الاعتماد على الصور المملوكة والنماذج المغلقة. كما تم إصدار البيانات وواجهة برمجة التطبيقات (API) الناتجة عن هذا العمل، مما يتيح للمستخدمين استرجاع الصور الجوية، واكتشاف الألواح الشمسية في الأماكن المحددة، والعثور على البوليجونات المرجعية جغرافياً.

يتيح هذا العمل للباحثين والمطورين إمكانية رسم خرائط الألواح الشمسية وتحليل إنتاج الطاقة المرتبط بها، مما يسهل دراسات مثل تكامل إنتاج الطاقة الشمسية الموزعة وتحسين تدفق الطاقة المحلي وتصميم التعريفات الطاقية وتخطيط البنية التحتية.