Люди, которые не являются специалистами в области ИИ, часто не знают, что означают такие термины как, например, искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и компьютерное зрение (CV). Однако, это не так сложно: искусственный интеллект, машинное обучение и компьютерное зрение обозначают одно и то же, но с большей конкретикой.
Так, например, если для выявления дефектов на солнечных панелях используется алгоритм компьютерного зрения, то используются AI, ML и CV. Напротив, при переводе слов с английского на другой язык с помощью алгоритма, скорее используются AI или ML, а не CV.
Большинство проектов по проверке ИИ в индустрии солнечных панелей, как правило, представляют собой инициативы в области компьютерного зрения (CV). Это означает, что алгоритм использует изображения для выявления дефектов солнечных панелей.
Что такое проверка с использованием искусственного интеллекта?
Использование AI и CV при проверке солнечных панелей является относительно новым. Традиционно осмотр солнечных панелей на наличие дефектов проводила группа сотрудников, что было медленно, дорого и не очень точно.
Чтобы ускорить процесс проверки и повысить его точность, операторы солнечных ферм все чаще обращаются к искусственному интеллекту, что включает в себя использование алгоритмов, которые могут по изображениям автоматически определять дефекты солнечных панелей.
Это намного быстрее и точнее, чем осмотр сотрудниками. Кроме того, операторы солнечных ферм могут проверять панели с помощью ИИ для выявления дефектов, как до установки панелей, так и в процессе их эксплуатации.
Как выполняется проверка с помощью ИИ?
Существует несколько различных способов, при помощи которых можно проводить проверку солнечных ферм с помощью ИИ. Наиболее распространенным является использование беспилотного летательного аппарата (БПЛА) или дрона. БПЛА обеспечивают бесконтактный способ осмотра солнечных панелей на основе аэрофотосъемки.
Изображения солнечных ферм обрабатываются при помощи алгоритмов либо в облаке, либо на устройстве. Результаты покажут видимые дефекты на фотоэлектрических панелях. Используя ИИ для автоматической классификации дефектов, можно сократить расходы, так как обследование всего объекта займет несколько часов, вместо нескольких дней, а автоматическая идентификация дефектных панелей сократит время осмотра с помощью маркировки на основе местоположения, что более эффективно.
Какие алгоритмы используются при проверке солнечных панелей?
Наиболее распространен при проверке солнечных панелей алгоритм глубокого обучения, а именно алгоритм машинного обучения, который использует нейронную сеть для обучения решению задач. Нейронные сети состоят из взаимосвязанных слоев, которые могут научиться распознавать дефекты солнечных панелей по изображениям.
Сети глубокого обучения используют обучающие данные, которые представляют собой большие наборы данных помеченных изображений. Во многих случаях оператор солнечной фермы может предоставить эти помеченные изображения алгоритму глубокого обучения. В качестве альтернативы поставщик ИИ может предоставить эти готовые помеченные изображения.
При собственной проверке это делается путем создания обучающего набора изображений солнечных панелей с дефектами и без дефектов. Оператор солнечной фермы отмечает каждое изображение, чтобы нейронная сеть «училась» идентифицировать оба типа панелей.
Также алгоритм глубокого обучения можно использовать для проверки солнечных панелей на изображениях, полученных с солнечной фермы. Нейронная сеть определяет любой дефект на солнечной панели и классифицирует его.
Проблемы, связанные с инспекцией с помощью ИИ.
Первая - это доступность обучающих данных. Для того чтобы алгоритм глубокого обучения выявлял дефекты солнечных панелей, необходим большой набор помеченных изображений. Это означает, что оператор солнечной фермы должен предоставить набор изображений солнечных панелей с дефектами и набор изображений без дефектов.
Вторая проблема заключается в отсутствии стандартизации солнечных панелей. Солнечные фермы могут устанавливать сотни или даже тысячи различных типов и моделей солнечных панелей, каждая из которых имеет свои уникальные характеристики. Размер, форма, цвет солнечных панелей могут различаться, и это может повлиять на эффективность работы алгоритма глубокого обучения на разных солнечных объектах.
И последняя третья проблема заключается в точности моделирования результатов проверки. Алгоритмы, обученные обнаруживать дефекты солнечных панелей, не будут точными на 100%. Это означает, что часть солнечных панелей может быть ошибочно классифицирована как дефектные. Однако, используя несколько моделей глубокого обучения (на разных наборах данных), вероятность неправильной классификации минимальна.
В целом, ИИ — очень мощный инструмент для операторов солнечных ферм, и его следует включить в систему технического обслуживания. Несмотря на некоторые трудности, проверка солнечных батарей с помощью ИИ повысит эффективность и снизит затраты.