Palmetto möchte
Wenn Sie über Solarpaneele oder eine Wärmepumpe für Ihr Zuhause nachdenken, fragen Sie sich vielleicht: „Wie viele Paneele benötige ich?“ oder „Welche Größe sollte die Wärmepumpe haben?“ Traditionell bedeutete die Beantwortung dieser Fragen, dass ein Installateur Ihr Grundstück besuchen musste. In den letzten zehn Jahren haben Solarinstallationsunternehmen diesen Prozess jedoch erheblich optimiert. Einige, wie Tesla, haben den Bedarf für einen Vor-Ort-Besuch dank fortschrittlicher Softwarelösungen sogar komplett eliminiert.
Diese Softwaretools integrieren verschiedene Datenquellen, um präzise vorherzusagen, wie viele Solarpaneele ein Haushalt benötigt. Beispielsweise verwendet Palmetto, ein Solarinstallateur, sein eigenes proprietäres Tool, das aus Software entwickelt wurde, die es beim Kauf von Mapdwell, einem Startup für Solarkartierung, erworben hat. Da das Wachstum des Marktes für private Solaranlagen jedoch nachgelassen hat, hat Palmetto seinen Fokus erweitert und umfasst nun auch andere Elektrifizierungsprojekte wie Batteriespeicher und Wärmepumpen. Die Entwicklung von Software für diese Innensysteme, die Satellitenbilder nicht erkennen können, stellt einzigartige Herausforderungen dar.
Um dies anzugehen, startete Palmetto ein Projekt, um Daten zu sammeln und eine virtuelle Darstellung jedes Wohngebäudes in den Vereinigten Staaten zu erstellen. Michael Bratsafolis, Präsident für Energiewissen bei Palmetto, beschrieb dieses Vorhaben gegenüber TechCrunch als „im Wesentlichen die Simulation digitaler Zwillinge des gesamten US-Wohngebäudebestands“.
Ihr Tool nutzt sowohl öffentliche als auch private Daten. Wenn spezifische Daten nicht verfügbar sind, greift AI ein, um fundierte Vermutungen über das anzustellen, was innerhalb der Wände verborgen ist. Zum Beispiel hat ein Haus, das in den 1950er Jahren gebaut wurde, wahrscheinlich eine Außenwandkonstruktion aus 2×4-Holz, was die Menge an möglicher Dämmung einschränkt.

Palmetto hat eine Demo entwickelt, um einige der Funktionen zu präsentieren, die die API Entwicklern zugänglich machen kann. Bildnachweis: Palmetto Bratsafolis erklärte, dass ihre Technologie ein Haus analysieren und in über 60 verschiedene Merkmale und Eigenschaften zerlegen kann. Um die Genauigkeit dieser Modelle zu gewährleisten, verwendet Palmetto Daten von Haushalten, die bereits Solarpaneele von ihnen gekauft oder geleast haben. „Das ermöglicht es uns, die realen Informationen und Daten über ein Haus zu anonymisieren und zu nutzen, um zu vergleichen, wie das Modell funktioniert, und das Modell weiter zu trainieren“, sagte er.
Palmettos API und Entwicklerzugriff
Palmetto hat einen mutigen Schritt gewagt, indem es sein Tool für externe Entwickler geöffnet hat, ein Schritt, der von Bratsafolis’ früherer Erfahrung bei Twilio inspiriert wurde. „Ich komme aus der Entwicklerbewegung, dem Mikro-Service-Ansatz, um API-Bausteine bereitzustellen, um Partner und Entwickler zu stärken“, bemerkte er.
Entwickler können die API mit 500 kostenlosen Aufrufen pro Monat nutzen, danach kostet jeder Aufruf fünf Cent. Für größere Kunden ist Palmetto bereit, individuelle Preise zu verhandeln.
Bratsafolis hofft, dass Entwickler Tools entwickeln, die die Elektrifizierung von US-Gebäuden beschleunigen. Dadurch wird Palmetto wertvolle Einblicke in aufkommende Markttrends gewinnen. „Man weiß einfach nicht unbedingt, welche Anwendungsfälle es geben könnte. Und mit einem API-Produkt erhält man unglaubliche Einblicke in die Nachfrage und den Markt“, sagte er.
Verwandter Artikel
OpenAI speichert ChatGPT-Daten per Gerichtsbeschluss, CEO Altman schlägt "KI-Privileg" vor
Viele regelmäßige ChatGPT-Nutzer, darunter auch der Autor dieses Artikels, haben vielleicht schon mit der Funktion "temporärer Chat" interagiert. Diese Option, die von OpenAIs beliebtem Chatbot angebo
IBM: Unternehmen setzen "alles" in der KI ein und stehen nun vor der Herausforderung, LLM auf den Anwendungsfall anzuwenden
Im Laufe des letzten Jahrhunderts hat IBM zahlreiche Technologietrends aufkommen und vergehen sehen. Die Ansätze, die überdauern, sind in der Regel diejenigen, die Flexibilität und Auswahl bieten.Auf
KI-Kosten für Unternehmen: Claude-Modelle kosten 20-30% mehr als GPT bei der Bereitstellung
Es ist allgemein bekannt, dass verschiedene Modellfamilien unterschiedliche Tokenizer verwenden können. Es gibt jedoch nur wenige Untersuchungen darüber, wie sich der eigentliche Tokenisierungsprozess
Empfehlungen zu verwandten Spezialthemen
Kommentare (27)
Die KI-basierten Lösungen von Palmetto klingen vielversprechend, aber ich frage mich, wie präzise solche Modelle wirklich sind. Eine virtuelle Bewertung mag Kosten sparen, aber bei individuellen Gebäuden (Dächer, Isolierung) sind Vor-Ort-Inspektionen oft unersetzlich. Das könnte für manche Hauseigentümer ein zu großes Risiko sein. Andererseits: Wenn die Software gut genug ist, wäre das ein echter Durchbruch für die Branche. 🏠
Finde es total praktisch, dass man jetzt per KI Solaranlagen planen kann! 😊 Endlich muss nicht immer jemand vorbeikommen, um alles zu vermessen. Aber frage mich, ob das wirklich genau genug ist – bei unserem alten Haus würde ich trotzdem lieber auf Nummer sicher gehen und einen Experten konsultieren. Trotzdem, coole Sache!
Cool to see AI helping size solar panels and heat pumps! Makes me wonder if it’ll cut costs or just make contractors lazy. 😅 Anyone tried this yet?
This AI building model stuff from Palmetto sounds cool! 😎 Makes me wonder if it’ll really simplify picking solar panels or just overcomplicate things with tech jargon.
This AI building model stuff is wild! Palmetto’s making it so easy to figure out solar panels without a contractor trekking to your house. Bet it saves a ton of time, but I wonder if it’s as accurate as an in-person check. Still, super cool tech! 🌞
Wenn Sie über Solarpaneele oder eine Wärmepumpe für Ihr Zuhause nachdenken, fragen Sie sich vielleicht: „Wie viele Paneele benötige ich?“ oder „Welche Größe sollte die Wärmepumpe haben?“ Traditionell bedeutete die Beantwortung dieser Fragen, dass ein Installateur Ihr Grundstück besuchen musste. In den letzten zehn Jahren haben Solarinstallationsunternehmen diesen Prozess jedoch erheblich optimiert. Einige, wie Tesla, haben den Bedarf für einen Vor-Ort-Besuch dank fortschrittlicher Softwarelösungen sogar komplett eliminiert.
Diese Softwaretools integrieren verschiedene Datenquellen, um präzise vorherzusagen, wie viele Solarpaneele ein Haushalt benötigt. Beispielsweise verwendet Palmetto, ein Solarinstallateur, sein eigenes proprietäres Tool, das aus Software entwickelt wurde, die es beim Kauf von Mapdwell, einem Startup für Solarkartierung, erworben hat. Da das Wachstum des Marktes für private Solaranlagen jedoch nachgelassen hat, hat Palmetto seinen Fokus erweitert und umfasst nun auch andere Elektrifizierungsprojekte wie Batteriespeicher und Wärmepumpen. Die Entwicklung von Software für diese Innensysteme, die Satellitenbilder nicht erkennen können, stellt einzigartige Herausforderungen dar.
Um dies anzugehen, startete Palmetto ein Projekt, um Daten zu sammeln und eine virtuelle Darstellung jedes Wohngebäudes in den Vereinigten Staaten zu erstellen. Michael Bratsafolis, Präsident für Energiewissen bei Palmetto, beschrieb dieses Vorhaben gegenüber TechCrunch als „im Wesentlichen die Simulation digitaler Zwillinge des gesamten US-Wohngebäudebestands“.
Ihr Tool nutzt sowohl öffentliche als auch private Daten. Wenn spezifische Daten nicht verfügbar sind, greift AI ein, um fundierte Vermutungen über das anzustellen, was innerhalb der Wände verborgen ist. Zum Beispiel hat ein Haus, das in den 1950er Jahren gebaut wurde, wahrscheinlich eine Außenwandkonstruktion aus 2×4-Holz, was die Menge an möglicher Dämmung einschränkt.

Bratsafolis erklärte, dass ihre Technologie ein Haus analysieren und in über 60 verschiedene Merkmale und Eigenschaften zerlegen kann. Um die Genauigkeit dieser Modelle zu gewährleisten, verwendet Palmetto Daten von Haushalten, die bereits Solarpaneele von ihnen gekauft oder geleast haben. „Das ermöglicht es uns, die realen Informationen und Daten über ein Haus zu anonymisieren und zu nutzen, um zu vergleichen, wie das Modell funktioniert, und das Modell weiter zu trainieren“, sagte er.
Palmettos API und Entwicklerzugriff
Palmetto hat einen mutigen Schritt gewagt, indem es sein Tool für externe Entwickler geöffnet hat, ein Schritt, der von Bratsafolis’ früherer Erfahrung bei Twilio inspiriert wurde. „Ich komme aus der Entwicklerbewegung, dem Mikro-Service-Ansatz, um API-Bausteine bereitzustellen, um Partner und Entwickler zu stärken“, bemerkte er.
Entwickler können die API mit 500 kostenlosen Aufrufen pro Monat nutzen, danach kostet jeder Aufruf fünf Cent. Für größere Kunden ist Palmetto bereit, individuelle Preise zu verhandeln.
Bratsafolis hofft, dass Entwickler Tools entwickeln, die die Elektrifizierung von US-Gebäuden beschleunigen. Dadurch wird Palmetto wertvolle Einblicke in aufkommende Markttrends gewinnen. „Man weiß einfach nicht unbedingt, welche Anwendungsfälle es geben könnte. Und mit einem API-Produkt erhält man unglaubliche Einblicke in die Nachfrage und den Markt“, sagte er.
OpenAI speichert ChatGPT-Daten per Gerichtsbeschluss, CEO Altman schlägt "KI-Privileg" vor
Viele regelmäßige ChatGPT-Nutzer, darunter auch der Autor dieses Artikels, haben vielleicht schon mit der Funktion "temporärer Chat" interagiert. Diese Option, die von OpenAIs beliebtem Chatbot angebo
IBM: Unternehmen setzen "alles" in der KI ein und stehen nun vor der Herausforderung, LLM auf den Anwendungsfall anzuwenden
Im Laufe des letzten Jahrhunderts hat IBM zahlreiche Technologietrends aufkommen und vergehen sehen. Die Ansätze, die überdauern, sind in der Regel diejenigen, die Flexibilität und Auswahl bieten.Auf
KI-Kosten für Unternehmen: Claude-Modelle kosten 20-30% mehr als GPT bei der Bereitstellung
Es ist allgemein bekannt, dass verschiedene Modellfamilien unterschiedliche Tokenizer verwenden können. Es gibt jedoch nur wenige Untersuchungen darüber, wie sich der eigentliche Tokenisierungsprozess
Die KI-basierten Lösungen von Palmetto klingen vielversprechend, aber ich frage mich, wie präzise solche Modelle wirklich sind. Eine virtuelle Bewertung mag Kosten sparen, aber bei individuellen Gebäuden (Dächer, Isolierung) sind Vor-Ort-Inspektionen oft unersetzlich. Das könnte für manche Hauseigentümer ein zu großes Risiko sein. Andererseits: Wenn die Software gut genug ist, wäre das ein echter Durchbruch für die Branche. 🏠
Finde es total praktisch, dass man jetzt per KI Solaranlagen planen kann! 😊 Endlich muss nicht immer jemand vorbeikommen, um alles zu vermessen. Aber frage mich, ob das wirklich genau genug ist – bei unserem alten Haus würde ich trotzdem lieber auf Nummer sicher gehen und einen Experten konsultieren. Trotzdem, coole Sache!
Cool to see AI helping size solar panels and heat pumps! Makes me wonder if it’ll cut costs or just make contractors lazy. 😅 Anyone tried this yet?
This AI building model stuff from Palmetto sounds cool! 😎 Makes me wonder if it’ll really simplify picking solar panels or just overcomplicate things with tech jargon.
This AI building model stuff is wild! Palmetto’s making it so easy to figure out solar panels without a contractor trekking to your house. Bet it saves a ton of time, but I wonder if it’s as accurate as an in-person check. Still, super cool tech! 🌞





Heim






