當人們在談及太陽能住宅的時候，稅收優惠、貸款優惠以及其他能夠減免掉太陽能裝置的舉措，總是為人們津津樂道。
但是對于初創公司powerscout的創始人來說，價格不是制約他們發展的關鍵點。雷鋒網了解，這家公司的總部位于oakland, calif。真正關鍵的地方是市場——他們正在用深度學習的方法來開拓市場。
具體來講，現代的市場依舊依賴過時的上門推銷的方式。在這種方式下，銷售人員不停地發傳單，并尋求與客戶進行一對一的談話。
powerscout的聯合創始人、進階産品副總裁kumar dhuvur認為，“相比于太陽能裝置本身的成本來說，銷售太陽能系統的成本更加昂貴。”這家公司使太陽能市場更為智能，并為其引入了強大的電子商務平台。“這種花費就像是在二十世紀六十年代銷售吸塵器一樣。”。
powerscout的目标是使用電子商務網站改變這種模式。該網站使用具有深度學習的功能的gpu來确定一個家庭是否需要太陽能，以及安裝這套系統的可行性與花費。據雷鋒網獲悉，這家公司已經達到了大部分目标，避免了銷售與營銷成本的大量浪費。
powerscout公司秘訣是通過使用深度學習技術來分析一個家庭是否有可能使用太陽能，以及這個家庭對太陽能産品品質的要求。為了訓練深度學習卷積神經網絡模型，該公司使用亞馬遜的彈性雲平台，這個平台使用英偉達的gpu來提供計算支援。該平台既是cuda并行處理平台，同時也是cudnn深度神經網絡庫。
到目前為止。這家公司已經訓練了兩個卷積神經網絡。這兩個網絡系統都通過分析衛星資料進行決策。一個神經網絡系統用來判斷一個房屋是否已經安裝過太陽能闆，另一個系統用來判斷植被是否覆寫住屋頂，屋頂是否适合安裝。這家公司計劃訓練更多的基于gpu的神經網絡系統，來解決傳統銷售方式中的衆多問題。
“通過人工的方式來辨識有多少房屋安裝了太陽能闆幾乎是不可能的事情。” michael ulin（powerscout公司的資料科學家）如是說，“随着資料集的增長，我們一直在尋求提升我們的神經網絡，提升我們的能力。當我們持續進行這種訓練的時候，我相信深度學習與英偉達的gpu将會起到至關重要的作用。”
ulin認為gpu對于powerscout的神經網絡至關重要。他說道“我真的無法想象在沒有gpu的情況下，該如何訓練我們的模型。”
kumar認為powerscout公司的方案能夠識别出每個家庭購買太陽能裝置的潛力。因為他們的方案考慮到了所有的具體因素。這些因素共同組成了一個棟房屋所具有的太陽能價值。
“太陽能對于每個棟房屋的經濟價值是不同的，”kumar說道，“這些房屋朝向不同的方向，不同程度的處在陰影之中，直接獲得日照的時間也不同。我們在尋找一切關于房屋的資料。”
powerscout還向那些想要更新的消費者提供融資以及購買方案。這種方案是被認證過的，并且符合當地的安裝程式。這家公司的下一步規劃是涉足社群太陽能産業，這樣更多的居民就可以從中受益。更進一步來講，這家公司将會進入綠色能源産品行業，像電動汽車和可蓄電電池等等。
kumar最後說道：“我們的征程才剛剛開始。”雷鋒網(公衆号：雷鋒網)也将密切關注這家公司的動态。
<a href="https://blogs.nvidia.com/blog/2016/12/27/ai-solar-powered-homes/" target="_blank">via nvida</a>
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本文作者：翻山