По мере того как все больше солнечных энергетических систем устанавливается по всей территории Соединенных Штатов, ученые количественно оценивают воздействие на дикую природу. Современные методы сбора данных требуют много времени, но Аргоннская национальная лаборатория Министерства энергетики США (DOE) предложила свое решение. Лаборатория получила 1,3 миллиона долларов от управления технологий солнечной энергетики Министерства энергетики США для разработки технологии, которая может экономически эффективно контролировать взаимодействие птиц с солнечной инфраструктурой.
Трехлетний проект, который начался этой весной, будет сочетать методы компьютерного зрения с формой искусственного интеллекта (ИИ) для мониторинга солнечных площадок для птиц и сбора данных о том, что происходит, когда они пролетают мимо, садятся на солнечные панели или сталкиваются с ними.
Есть предположения о том, как инфраструктура солнечной энергии влияет на популяции птиц, но нам нужно больше данных, чтобы научно понять, что происходит,-сказал Юки Хамада, ученый по дистанционному зондированию в Аргонне, который возглавляет проект.
Аргоннское исследование, опубликованное в 2016 году, подсчитало, основываясь на ограниченных доступных данных, что столкновения с фотоэлектрическими панелями на американских коммунальных солнечных установках убивают от 37 800 до 138 600 птиц в год. Хотя это небольшое число по сравнению с забастовками зданий и транспортных средств, которые ежегодно падают на сотни миллионов птиц, изучение того, как и когда происходят эти смерти, может помочь предотвратить их.
Полевые работы, необходимые для сбора всей этой информации, очень трудоемки и трудоемки, требуя, чтобы люди ходили по объектам и искали птичьи туши, — сказал Лерой Уолстон, эколог из Аргонны, который руководил исследованием. В результате это довольно дорого.
Такие методы также ограничены по частоте и размаху, и они дают мало информации о поведении живых птиц вокруг солнечных панелей.
Новый проект направлен на снижение частоты наблюдения за человеком с помощью камер и компьютерных моделей, которые могут собирать больше и лучше данных при меньших затратах. Достижение этой цели включает в себя три задачи: обнаружение движущихся объектов вблизи солнечных панелей; определение того, какие из этих объектов являются птицами; и классификацию событий (таких как посадка, пролет или столкновение). Ученые также будут строить модели с использованием глубокого обучения, метода искусственного интеллекта, который создает модели, вдохновленные нейронной сетью человеческого мозга, что позволяет “научить” компьютеры распознавать птиц и их поведение, обучая их на подобных примерах.
В более раннем Аргоннском проекте исследователи обучали компьютеры различать дронов, летающих в небе над головой. Проект взаимодействия птиц и солнца будет опираться на эту возможность, привнося новые сложности, отметил Адам Шимански, инженер-программист из Аргонны, который разработал модель обнаружения беспилотных летательных аппаратов. Камеры на солнечных установках будут наклонены к панелям, а не направлены вверх, так что будет более сложный фон. Например, система должна будет отличать птиц от других движущихся объектов в поле зрения, таких как облака, насекомые или люди.
Первоначально исследователи установят камеры на одном или двух объектах Солнечной Энергетики, записывая и анализируя видео. Часы видео должны быть обработаны и классифицированы вручную, чтобы обучить компьютерную модель.
Поскольку столкновения относительно редки, Хамада сказал, что они могут быть смоделированы с помощью объекта, такого как игрушечная птица, так что система имеет начальную информацию для использования в качестве учебных примеров.
Обучение модели требует значительного объема вычислительной мощности, — сказал Шимански. “Мы сможем использовать для этого несколько больших компьютеров здесь, в центре вычислительных ресурсов лаборатории Аргонна.”
После того, как модель обучена, она будет работать внутри камер на прямом видеопотоке, классифицируя взаимодействия на лету — еще одна задача, которая включает в себя пограничные вычисления, где информация обрабатывается ближе к тому, где она собирается.
У нас не будет роскоши записывать много видео, отправлять его обратно в лабораторию и анализировать его позже”, — добавил Шимански. “Мы должны спроектировать модель, чтобы она была более эффективной, чтобы ее можно было выполнять в режиме реального времени на краю.
Эта технологическая разработка для решения реальных проблем может быть продвинута в будущем за счет использования инициативы Sage Cyberinfrastructure, возглавляемой Северо-Западным университетом, и Аргоннской сенсорной системы Waggle для обеспечения более быстрой и мощной вычислительной платформы edge и мультидисциплинарного программного стека.
Проект в Аргонне был выбран в рамках программы финансирования управления технологий солнечной энергетики на 2019 финансовый год, которая включает финансирование разработки методов сбора данных для оценки воздействия солнечной инфраструктуры на птиц. Лучшее понимание взаимодействия птиц и солнца потенциально может снизить затраты на размещение объектов солнечной энергетики, выдачу разрешений и смягчение последствий для дикой природы.
Автоматизированная технология мониторинга птиц разрабатывается в сотрудничестве с Boulder AI, компанией с большим опытом производства управляемых ИИ камер и алгоритмов, которые работают на них. Несколько объектов солнечной энергетики также поддерживают проект, предоставляя разрешение на сбор видео и оценку технологии на месте.
Для обеспечения устойчивого развития технологий группа также будет иметь в своем распоряжении технический консультативный комитет, состоящий из экспертов по машинному обучению из Северо-Западного университета и Чикагского университета, а также экспертов по солнечным технологиям и птичьей экологии из Корнелльской лаборатории орнитологии, природоохранных групп, солнечной промышленности и правительственных учреждений.
В конце проекта в Аргонне будет разработана система камер, которая сможет обнаруживать, отслеживать и сообщать о деятельности птиц вокруг солнечных объектов. Система также будет уведомлять персонал солнечной установки, когда происходят столкновения. Затем технология будет готова к крупномасштабным полевым испытаниям на многих солнечных установках, сказал Хамада.
Полученные данные можно было бы использовать для выявления закономерностей и начать отвечать на ключевые вопросы: являются ли определенные виды птиц более склонными к ударам? Увеличиваются ли столкновения в определенное время дня или года? Играет ли географическое расположение солнечных панелей определенную роль в типах взаимодействий? Обеспечивают ли объекты солнечной энергетики жизнеспособную среду обитания для птиц?
Технологическая основа также может быть использована для мониторинга других диких животных путем переподготовки ИИ с соответствующими данными.
Как только будут выявлены закономерности, эти знания могут быть использованы для разработки планов смягчения последствий, — сказал Хамада. В будущем, как только стратегия смягчения последствий будет разработана, та же самая система может быть использована для оценки эффективности стратегии.