Google optimiert Off-Grid-Solar in Subsahara-Afrika

Google und Ignite Energy Access haben über drei Jahre hinweg ein datengetriebenes Modell für die Ausweitung netzunabhängiger Solarstromsysteme in Subsahara-Afrika entwickelt. Ziel ist es, die letzte Meile der Elektrifizierung zu lösen. In der Region leben nach Angaben der Beteiligten fast die Hälfte der Bevölkerung, mehr als 600 Millionen Menschen, ohne Stromanschluss. Viele Haushalte sind auf teure und teils gesundheitsschädliche Beleuchtungsmittel wie Kerosin und Kerzen angewiesen, um zu lernen, Arbeiten zu verrichten oder sich nachts sicher zu bewegen. Ignite ist auf saubere Off-Grid-Energieversorgung spezialisiert und will bis 2030 mehr als 100 Millionen Menschen in Afrika mit Strom versorgen. Die Zusammenarbeit mit Google erfolgt im Rahmen des Programms Startups for Sustainable Development und umfasst nach Angaben der Partner mehr als 100 beratende Sitzungen mit Forschern, Ingenieuren und Datenexperten. Im Mittelpunkt stehen drei zentrale Hürden: nicht kartierte Häuser ohne formale Adresse, schwieriges ländliches Gelände und die Fernerkennung bereits installierter Solaranlagen trotz begrenzter Satellitenauflösung. Zur Lokalisierung benötigter Haushalte kombiniert das Team Satellitenbilder, Googles Open-Buildings-Datensatz und intelligente Routenalgorithmen. Zusätzlich entwickelt Google geospatiale Modelle, die unbefestigte Pfade erfassen und in reale Lieferrandbedingungen integrieren. Für den Feldbetrieb helfen diese Ansätze, Remote-Haushalte nicht nur zu finden, sondern auch physisch zu erreichen. Googles Operations-Research-Modelle sollen die gesamte Lieferkette von Ignite optimieren. Das System prüft mögliche Netzwerkstrukturen und ermittelt, wo zentrale Lager und lokale Mini-Hubs sinnvoll positioniert werden. Dabei berücksichtigt es Transportkosten, Lieferwege, Fahrzeugkapazitäten und die Kosten für Lagerhaltung. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Skalierung der Elektrifizierung. Betreiber müssen wissen, wo Mikro-Solaranlagen, oft einzelne Dachmodule, bereits aktiv sind. Diese Information ermöglicht es, unterversorgte Dörfer zu identifizieren, Ressourcen strategisch einzusetzen und künftige Ausbauschritte zu planen. Standard-Satellitenbilder erkennen einzelne kleine Dachpaneele jedoch häufig nur als einen Pixel, was eine großflächige visuelle Identifikation praktisch unmöglich macht. Um dieses Problem zu lösen, entwickelt Google Computervision-Modelle auf Basis von Gemini for Science. Diese Modelle werden mit Ground-Truth-Drohnenbildern von Ignite trainiert, um Solaranlagen aus dem Orbit zuverlässiger zu erkennen. Das Team testet laut Angaben Tausende von Code-Varianten, um Präzision und Rückaufrate der Erkennung zu verbessern. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse sollen als strategische Steuerungsgrundlage für die weitere Verbreitung sauberer Off-Grid-Energie in Afrika dienen.