用深度学习增加太阳能设备销量

　　当人们在谈及太阳能住宅的时候，税收优惠、贷款优惠以及其他能够减免掉太阳能设备的举措，总是为人们津津乐道。

　　但是对于初创公司PowerScout的创始人来说，价格不是制约他们发展的关键点。雷锋网了解，这家公司的总部位于Oakland， Calif。真正关键的地方是市场——他们正在用深度学习的方法来开拓市场。

　　具体来讲，现代的市场依旧依赖过时的上门推销的方式。在这种方式下，销售人员不停地发传单，并寻求与客户进行一对一的谈话。

　　PowerScout的联合创始人、高级产品副总裁Kumar Dhuvur认为，“相比于太阳能设备本身的成本来说，销售太阳能系统的成本更加昂贵。”这家公司使太阳能市场更为智能，并为其引入了强大的电子商务平台。“这种花费就像是在二十世纪六十年代销售吸尘器一样。”。

　　PowerScout的目标是使用电子商务网站改变这种模式。该网站使用具有深度学习的功能的GPU来确定一个家庭是否需要太阳能，以及安装这套系统的可行性与花费。据雷锋网获悉，这家公司已经达到了大部分目标，避免了销售与营销成本的大量浪费。

　　PowerScout公司秘诀是通过使用深度学习技术来分析一个家庭是否有可能使用太阳能，以及这个家庭对太阳能产品质量的要求。为了训练深度学习卷积神经网络模型，该公司使用亚马逊的弹性云平台，这个平台使用英伟达的GPU来提供计算支持。该平台既是CUDA并行处理平台，同时也是cuDNN深度神经网络库。

　　到目前为止。这家公司已经训练了两个卷积神经网络。这两个网络系统都通过分析卫星数据进行决策。一个神经网络系统用来判断一个房屋是否已经安装过太阳能板，另一个系统用来判断植被是否覆盖住屋顶，屋顶是否适合安装。这家公司计划训练更多的基于GPU的神经网络系统，来解决传统销售方式中的众多问题。

　　“通过人工的方式来辨别有多少房屋安装了太阳能板几乎是不可能的事情。” Michael Ulin（PowerScout公司的数据科学家）如是说，“随着数据集的增长，我们一直在寻求提升我们的神经网络，提升我们的能力。当我们持续进行这种训练的时候，我相信深度学习与英伟达的GPU将会起到至关重要的作用。”

　　Ulin认为GPU对于PowerScout的神经网络至关重要。他说道“我真的无法想象在没有GPU的情况下，该如何训练我们的模型。”

　　Kumar认为PowerScout公司的方案能够识别出每个家庭购买太阳能设备的潜力。因为他们的方案考虑到了所有的具体因素。这些因素共同组成了一个栋房屋所具有的太阳能价值。

　　“太阳能对于每个栋房屋的经济价值是不同的，”Kumar说道，“这些房屋朝向不同的方向，不同程度的处在阴影之中，直接获得日照的时间也不同。我们在寻找一切关于房屋的资料。”

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