Sunroof – tak se jmenuje jeden z nejnovějších projektů Googlu, který vám poradí, jak na solární energii. Internetový gigant už do plánů zabývajících se obnovitelnou energií investoval údajně 2 miliardy dolarů.
Tenhle nápad se zrodil jako produkt tzv. „20 % času“, tedy politiky Googlu, která zaměstnance pobízí k tomu, aby pětinu svého pracovního času věnovali vlastním produktům. S tímhle konkrétním přišel softwarový inženýr Carl Elkin z massachusettské Cambridge.
Čtěte také: Co všechno o vás ví Google. 10 adres, které by měl znát každý, kdo je na internetu
Solární program využívá staré známé mapy Google Earth a přidává k nim jednu drobnost navíc. Když si vyhledáte požadovanou adresu, tak se vám otevře letecký snímek a střecha hledaného domu se vybarví – od fialové po žlutou – podle toho, jaké množství slunečního záření na ni dopadá.
Program posléze vyhodnotí, kolik solárních panelů byste na střechu mohli umístit, přičemž bere v potaz výši vašeho průměrného účtu za elektřinu, a také vypočítá, kolik tím ušetříte, a to dokonce podle toho, zda si panely pořídíte na půjčku, splátky nebo je rovnou koupíte. Následně nabídne možnost konzultace s některou z partnerských firem Googlu, které se na solární energii zaměřují. Mluvčí Barry Fischer dodává, že firma v budoucnu plánuje vybírat od partnerských společností referenční poplatky za zákazníky, které jim takto dohodí.
Čtěte také: Google má Spota. Podívejte se, co dokáže nejmilejší robopes na světě
Ambiciózní projekt ale není ničím průlomovým: například americké ministerstvo energetiky a někteří dodavatelé solární energie již podobné nástroje používají. Project Sunroof je navíc ještě stále v plenkách a dostupný je pouze v USA, a to v San Francisco Bay Area, Bostonu a kalifornském Fresnu, nemluvě o tom, že některé fotky, které využívá, jsou až dva roky staré. Mohlo by se tedy zdát, že Google přichází s pozdě a není zrovna konkurenceschopný. Projekt je ovšem výjimečný díky využití technologie strojového učení.
To mu pomáhá rozlišit, kde na snímku končí střecha a začíná okolní prostředí, ať už jde o trávník, strom nebo třeba jezero. To je důležitá schopnost, protože, jak zjistili samotní vývojáři, mezi přesností určení povrchu střechy a přesností následných odhadů a výpočtů existuje přímá úměra. Zapojení technologie strojového učení pak podle Fischera v porovnání s tradičními metodami snížilo chybovost programu o 75 %.
Fischer také ujišťuje, že Google je schopen svůj projekt realizovat expertně, a dodává, že Sunroof využívá stejné zobrazovací technologie s vysokým rozlišením, na kterých běží už prověřený Google Earth. V následujících měsících se pak bude světoznámý IT titán zabývat tím, jak svůj program vylepšit a zpřístupnit pro další části světa.
