グーグル、人工知能と衛星でサハラ以南の離網太陽光を支援

サブサハラアフリカでは約6億人が電力にアクセスできず、多くの家庭が照明や家事、安全な移動のために高価なケロシンやろうそくに依存している。オフグリッド太陽光は、この電力格差を迅速に縮める有望な手段だが、実際の展開には三つの課題がある。正式な住所がないため地図に現れない家の特定、悪路が広がる農村部への配送、そして単一の屋上ソーラーパネルを衛星画像だけで大量に検出することだ。 グーグルは、オフグリッド太陽光のベンチャー企業イグナイト・エナジー・アクセスと三年間協力し、データと物流の障壁を解決してきた。同社は2030年までにアフリカで1億人に電力を届けることを目標にしており、両社は持続可能な開発向けスタートアップ支援プログラムを通じて100回以上の協議を重ねた。その結果、オフグリッド太陽光の普及を支える再現性ある作業手順を構築した。 物流面では、衛星画像とグーグルの建物データセット、配車アルゴリズムを組み合わせて、必要な家庭を探索する体制を整えた。さらにグーグルの研究チームは、農村部にある未整備の道を地理空間モデルに反映し、現実の配送経路に組み込めるように開発を進めている。また、オペレーションズ・リサーチの最適化モデルを使い、中央倉庫と地域拠点の配置を検討。輸送費、配送ルート、車両容量、在庫コストなどを総合的に評価し、供給網全体の設計を支援している。 設置状況の把握では、通常の衛星画像では小さな屋上パネルがほぼ1ピクセルに過ぎず、視覚的な識別が困難という問題があった。そこでグーグルは科学向け人工知能モデルを活用し、イグナイトが提供するドローン画像の正解データでモデルを微調整した。多数の試行を繰り返して検出の精度と網羅性を高め、衛星データから未対応地域や今後の展開先を見極める仕組みを構築している。