الخلاصة:
Ce projet vise à explorer les dernières avancées scientifiques dans le domaine de
l'apprentissage profond et leur impact sur les panneaux solaires. Il vise également à mettre en
lumière la contribution significative de l'apprentissage profond dans l'amélioration de
l'efficacité et de la maintenance des panneaux solaire.
Tout d'abord, nous présenterons les concepts clés de l'intelligence artificielle, du Machine
Learning et du Deep Learning, en détaillant leur évolution et leur impact sur divers secteurs.
Nous nous concentrerons ensuite sur les réseaux de neurones, en particulier les réseaux
neuronaux convolutifs (CNN), et leur application dans la détection et la classification des
anomalies et des saletés sur les panneaux solaires.
Nous discuterons des défis actuels rencontrés dans le domaine de la maintenance des
panneaux photovoltaïques, tels que l'accumulation de poussière et de débris, et comment les
techniques de Deep Learning peuvent offrir des solutions innovantes et efficaces. Par
exemple, l'utilisation de drones équipés de caméras pour capturer des images des panneaux,
qui sont ensuite analysées par des modèles de Deep Learning pour détecter les zones
nécessitant un nettoyage ou une réparation.
L'étape suivante de notre étude consistera à développer un modèle de classification d'images
en utilisant des réseaux CNN, en se basant sur des bibliothèques populaires telles que
TensorFlow et Keras. Nous décrirons le processus de collecte et de prétraitement des données,
la construction du modèle, et les techniques d'évaluation pour assurer la précision et la
robustesse du modèle.
Enfin, nous examinerons les perspectives d'avenir et les potentielles améliorations, comme
l'intégration de systèmes de surveillance en temps réel et l'automatisation complète de la
maintenance des panneaux photovoltaïques grâce à l'IA. Ce mémoire vise à démontrer
comment le Deep Learning peut transformer la gestion et l'optimisation des panneaux
solaires, contribuant ainsi à une production d'énergie plus durable et efficiente.
