Maison
Palmetto veut que les développeurs de logiciels électrisent l'Amérique à l'aide de ses modèles de construction AI
Si vous envisagez d’installer des panneaux solaires ou une pompe à chaleur pour votre maison, vous vous demandez peut-être : « Combien de panneaux me faut-il ? » ou « Quelle taille de pompe à chaleur dois-je choisir ? » Traditionnellement, répondre à ces questions nécessitait la visite d’un entrepreneur sur votre propriété. Cependant, au cours de la dernière décennie, les entreprises d’installation solaire ont considérablement simplifié ce processus. Certaines, comme Tesla, ont même complètement éliminé le besoin d’une visite sur place, grâce à des solutions logicielles avancées.
Ces outils logiciels intègrent diverses sources de données pour prédire avec précision le nombre de panneaux solaires nécessaires à une maison. Par exemple, Palmetto, un installateur solaire, utilise son propre outil exclusif développé à partir du logiciel acquis lors du rachat de Mapdwell, une startup de cartographie solaire. Mais alors que la croissance du marché solaire résidentiel a ralenti, Palmetto a élargi son champ d’action pour inclure d’autres projets d’électrification, comme les batteries de secours et les pompes à chaleur. Créer des logiciels pour ces systèmes intérieurs, que les images satellites ne peuvent pas voir, présente des défis uniques.
Pour relever ce défi, Palmetto s’est lancé dans un projet visant à compiler des données et à développer une représentation virtuelle de chaque bâtiment résidentiel aux États-Unis. Michael Bratsafolis, président de l’intelligence énergétique chez Palmetto, a décrit cet effort à TechCrunch comme « simuler essentiellement des jumeaux numériques de l’ensemble du parc immobilier résidentiel américain ».
Leur outil exploite à la fois des données publiques et privées. Lorsque des données spécifiques ne sont pas disponibles, l’IA intervient pour faire des estimations éclairées sur ce qui est caché à l’intérieur des murs. Par exemple, une maison construite dans les années 1950 a probablement des murs extérieurs encadrés par des poutres de 2×4 pouces, ce qui limite la quantité d’isolation possible.
Palmetto a développé une démonstration pour présenter certaines des fonctionnalités que l’API peut offrir aux développeurs. Crédits image : Palmetto Bratsafolis a expliqué que leur technologie peut analyser une maison et la décomposer en plus de 60 caractéristiques et attributs différents. Pour garantir la précision de ces modèles, Palmetto utilise les données des maisons qui ont déjà acheté ou loué des panneaux solaires auprès d’eux. « Cela nous permet d’anonymiser et d’utiliser les informations et données réelles sur une maison pour comparer les performances du modèle et aider à l’entraîner davantage », a-t-il déclaré.
L’API de Palmetto et l’accès des développeurs
Palmetto a franchi une étape audacieuse en ouvrant son outil aux développeurs externes, une décision inspirée par l’expérience précédente de Bratsafolis chez Twilio. « Je viens de cette approche orientée développeurs, avec des micro-services fournissant des blocs de construction API pour autonomiser les partenaires et les développeurs », a-t-il remarqué.
Les développeurs peuvent accéder à l’API avec 500 appels gratuits par mois, après quoi chaque appel coûte cinq cents. Pour les clients plus importants, Palmetto est prêt à négocier des prix personnalisés.
Bratsafolis espère que les développeurs créeront des outils qui accéléreront l’électrification des bâtiments aux États-Unis. Ce faisant, Palmetto obtiendra des informations précieuses sur les tendances émergentes du marché. « On ne sait pas nécessairement quels pourraient être les cas d’utilisation. Et avec un produit API, on obtient une vision incroyable de la demande et du marché », a-t-il conclu.
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commentaires (27)
![AlbertEvans]()
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. 🏠
![KevinRoberts]()
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!
![AlbertMartínez]()
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?
![JuanEvans]()
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.
![DennisAllen]()
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! 🌞
![FrankSanchez]()
This AI building model stuff from Palmetto sounds cool! 😎 I love how it skips the contractor visit and just figures out your solar panel needs. But, like, is it too smart? What if it starts designing my house to be a giant solar farm? 😂
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Pour relever ce défi, Palmetto s’est lancé dans un projet visant à compiler des données et à développer une représentation virtuelle de chaque bâtiment résidentiel aux États-Unis. Michael Bratsafolis, président de l’intelligence énergétique chez Palmetto, a décrit cet effort à TechCrunch comme « simuler essentiellement des jumeaux numériques de l’ensemble du parc immobilier résidentiel américain ».
Leur outil exploite à la fois des données publiques et privées. Lorsque des données spécifiques ne sont pas disponibles, l’IA intervient pour faire des estimations éclairées sur ce qui est caché à l’intérieur des murs. Par exemple, une maison construite dans les années 1950 a probablement des murs extérieurs encadrés par des poutres de 2×4 pouces, ce qui limite la quantité d’isolation possible.
Bratsafolis a expliqué que leur technologie peut analyser une maison et la décomposer en plus de 60 caractéristiques et attributs différents. Pour garantir la précision de ces modèles, Palmetto utilise les données des maisons qui ont déjà acheté ou loué des panneaux solaires auprès d’eux. « Cela nous permet d’anonymiser et d’utiliser les informations et données réelles sur une maison pour comparer les performances du modèle et aider à l’entraîner davantage », a-t-il déclaré.
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Les développeurs peuvent accéder à l’API avec 500 appels gratuits par mois, après quoi chaque appel coûte cinq cents. Pour les clients plus importants, Palmetto est prêt à négocier des prix personnalisés.
Bratsafolis espère que les développeurs créeront des outils qui accéléreront l’électrification des bâtiments aux États-Unis. Ce faisant, Palmetto obtiendra des informations précieuses sur les tendances émergentes du marché. « On ne sait pas nécessairement quels pourraient être les cas d’utilisation. Et avec un produit API, on obtient une vision incroyable de la demande et du marché », a-t-il conclu.
OpenAI conservera les données du ChatGPT en vertu d'une décision de justice, le PDG Altman propose un "privilège de l'IA".
De nombreux utilisateurs réguliers de ChatGPT, dont l'auteur de cet article, ont peut-être eu recours à la fonction de "chat temporaire". Cette option, offerte par le populaire chatbot d'OpenAI, est c
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