Project Sunroof（天窗计划）是 Google 于 2015 年推出的一项服务，开始时只限于少数几个城市。Project Sunroof 通过数据预测房屋屋顶的太阳能利用潜能和花费，然后告诉你这样一些信息：屋顶是否适合安装太阳能电池板，如果适合的话，需要投入多少，能够节省多少能源花费，如何完成安装。这项服务希望帮助居民在太阳能投入方面作出明智判断。
https://plus.google.com/u/0/+GoogleFansPageBlogspotGFP/posts/ihWuEZTxG7H
今年 5 月，Project Sunroof 的数据覆盖美国全部的州并扩展至德国。在美国，Project Sunroof 分析了约 6 000 万房屋的太阳能潜力和花费。
https://plus.google.com/u/0/+GoogleFansPageBlogspotGFP/posts/SHQNiwcuWkD
现在，有一个新功能：Project Sunroof Data Explorer（天窗计划数据浏览器）。这个功能展示美国境内居民区的太阳能安装情况，想要安装太阳能的用户就不需要出去看看自己房屋附近有多少家已经安装了。
这个功能使用了 Google Maps 和 Google Earth 的图像，联合机器学习技术，来预测一个区域内有多少住户安装了太阳能设备，包括供电的光伏电池板和太阳能热水器。首先，在高分辨率屋顶图片中，手动识别太阳能安装设备。然后，使用这些数据作为算法的初始训练集。多次迭代后，机器学习算法能够自动发现和识别图片中的设备安装。即使是机器，熟也能生巧！
现在，此算法在美国识别出 700 000 安装。随着继续训练和改进，更多安装会被机器识别出来。Google 希望这个功能能够给政策制定者、社区和个人提供更多信息，帮助小到一个家庭、大到一个地区甚至国家，在向清洁能源转换的过程中，作出更加明智的判断。
https://blog.google/products/earth/using-machine-learning-help-people-make-smart-decisions-about-solar-energy/
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今年 5 月，Project Sunroof 的数据覆盖美国全部的州并扩展至德国。在美国，Project Sunroof 分析了约 6 000 万房屋的太阳能潜力和花费。
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现在，有一个新功能：Project Sunroof Data Explorer（天窗计划数据浏览器）。这个功能展示美国境内居民区的太阳能安装情况，想要安装太阳能的用户就不需要出去看看自己房屋附近有多少家已经安装了。
这个功能使用了 Google Maps 和 Google Earth 的图像，联合机器学习技术，来预测一个区域内有多少住户安装了太阳能设备，包括供电的光伏电池板和太阳能热水器。首先，在高分辨率屋顶图片中，手动识别太阳能安装设备。然后，使用这些数据作为算法的初始训练集。多次迭代后，机器学习算法能够自动发现和识别图片中的设备安装。即使是机器，熟也能生巧！
现在，此算法在美国识别出 700 000 安装。随着继续训练和改进，更多安装会被机器识别出来。Google 希望这个功能能够给政策制定者、社区和个人提供更多信息，帮助小到一个家庭、大到一个地区甚至国家，在向清洁能源转换的过程中，作出更加明智的判断。
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