這項研究不僅涵蓋了太陽能發(fā)電領域，還涉及了海水淡化、供暖和制冷等多個應用領域?？茖W家們利用CNN和線性回歸方法，詳細研究了埃及、土耳其、西班牙、法國和希臘在2010年至2022年間的太陽能生產(chǎn)趨勢。結果顯示，這一期間太陽能發(fā)電的顯著增長主要得益于技術進步、地理優(yōu)勢和成本降低。特別是美國，其太陽能系統(tǒng)安裝成本從2010年的每瓦7.53美元大幅下降至2021年的2.65美元，充分證明了技術進步和市場發(fā)展的成效。

在預測2030年至2050年地中海地區(qū)太陽能發(fā)電方面，研究結果顯示，由于基礎設施投資增加、技術進步和政府支持政策的推動，所有分析國家的太陽能產(chǎn)量均呈現(xiàn)出強勁增長態(tài)勢。其中，西班牙預計將在2050年夏季達到42,547,680瓦時的發(fā)電量，成為該地區(qū)的領頭羊。法國、土耳其、希臘和埃及的發(fā)電量也將同步增長，分別預計達到28,150,200瓦時、20,528,640瓦時、8,950,500瓦時和5,044,950瓦時。

然而，科學家們在將CNN模型應用于中東和美國進行預測時，遇到了不小的挑戰(zhàn)。盡管中東地區(qū)擁有極高的太陽輻射水平和大規(guī)模的太陽能基礎設施投資，但極端高溫和灰塵條件可能會降低太陽能電池板的效率，使預測變得復雜。而在美國西南部，盡管擁有高太陽能潛力和成熟的太陽能技術，但政策的區(qū)域差異也可能對預測帶來影響。

總體而言，這項研究強調(diào)了人工智能在優(yōu)化太陽能生產(chǎn)以及實現(xiàn)環(huán)境和能源安全目標方面的重要作用。同時，也揭示了不同地區(qū)在太陽能發(fā)展方面所面臨的共性和挑戰(zhàn)。未來，隨著技術的不斷進步和政策的持續(xù)推動，地中海地區(qū)乃至全球的太陽能發(fā)電潛力將得到進一步釋放。