Hogar
Palmetto quiere que los desarrolladores de software electrifiquen a Estados Unidos utilizando sus modelos de construcción de IA
Si estás considerando instalar paneles solares o una bomba de calor para tu hogar, es posible que te preguntes: "¿Cuántos paneles necesito?" o "¿Qué tamaño de bomba de calor debería elegir?" Tradicionalmente, responder estas preguntas implicaba que un contratista visitara tu propiedad. Sin embargo, en la última década, las empresas de instalación solar han simplificado este proceso significativamente. Algunas, como Tesla, incluso han eliminado por completo la necesidad de una visita presencial, gracias a soluciones de software avanzadas.
Estas herramientas de software integran diversas fuentes de datos para predecir con precisión cuántos paneles solares necesita una vivienda. Por ejemplo, Palmetto, un instalador solar, utiliza su propia herramienta patentada desarrollada a partir del software que adquirió al comprar Mapdwell, una startup de mapeo solar. Pero a medida que el crecimiento del mercado solar residencial se ha ralentizado, Palmetto ha ampliado su enfoque para incluir otros proyectos de electrificación, como baterías de respaldo y bombas de calor. Crear software para estos sistemas interiores, que las imágenes satelitales no pueden ver, presenta desafíos únicos.
Para abordar esto, Palmetto emprendió un proyecto para recopilar datos y desarrollar una representación virtual de cada edificio residencial en los Estados Unidos. Michael Bratsafolis, presidente de inteligencia energética de Palmetto, describió este esfuerzo a TechCrunch como "básicamente simular gemelos digitales de todo el parque de edificios residenciales de EE. UU."
Su herramienta utiliza datos públicos y privados. Cuando no hay datos específicos disponibles, la IA interviene para hacer estimaciones fundamentadas sobre lo que está oculto dentro de las paredes. Por ejemplo, una casa construida en la década de 1950 probablemente tiene un marco de madera de 2×4 en sus paredes exteriores, lo que limita la cantidad de aislamiento posible.

Palmetto desarrolló una demostración para mostrar algunas de las funcionalidades que la API puede ofrecer a los desarrolladores. Créditos de la imagen: Palmetto Bratsafolis explicó que su tecnología puede analizar una vivienda y desglosarla en más de 60 características y atributos diferentes. Para garantizar la precisión de estos modelos, Palmetto utiliza datos de hogares que ya han comprado o arrendado paneles solares con ellos. "Eso nos permite anonimizar y usar la información y datos reales de una vivienda para comparar el rendimiento del modelo y ayudar a entrenarlo aún más," dijo.
La API de Palmetto y el acceso para desarrolladores
Palmetto ha dado un paso audaz al abrir su herramienta a desarrolladores externos, una decisión inspirada en la experiencia previa de Bratsafolis en Twilio. "Vengo de ese enfoque de desarrolladores, el enfoque de microservicios para proporcionar bloques de construcción de API para empoderar a socios y desarrolladores," comentó.
Los desarrolladores pueden acceder a la API con 500 llamadas gratuitas cada mes, después de lo cual cuesta cinco centavos por llamada. Para clientes más grandes, Palmetto está dispuesto a negociar precios personalizados.
Bratsafolis espera que los desarrolladores creen herramientas que aceleren la electrificación de los edificios en EE. UU. Al hacerlo, Palmetto obtendrá valiosas perspectivas sobre las tendencias emergentes del mercado. "Simplemente no sabes necesariamente cuáles podrían ser los casos de uso. Y con un producto de API, obtienes una visión increíble sobre la demanda y el mercado," dijo.
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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! 🌞
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