Palmettoは、ソフトウェア開発者がAIビルモデルを使用してアメリカを電化することを望んでいます

自宅にソーラーパネルやヒートポンプを検討している場合、「必要なパネルの数は？」「どのサイズのヒートポンプを選べばいい？」と疑問に思うかもしれません。従来、これらの質問に答えるには、業者が現地を訪問する必要がありました。しかし、過去10年間で、ソーラー設置企業はこのプロセスを大幅に効率化しました。Teslaのような企業は、高度なソフトウェアソリューションのおかげで現地訪問の必要性を完全に排除しています。

これらのソフトウェアツールは、さまざまなデータソースを統合して、住宅に必要なソーラーパネルの数を正確に予測します。たとえば、ソーラー設置業者のPalmettoは、ソーラーマッピングスタートアップのMapdwellを買収した際に取得したソフトウェアから開発した独自のツールを使用しています。しかし、住宅用ソーラー市場の成長が鈍化する中、Palmettoはバックアップバッテリーやヒートポンプなどの他の電化プロジェクトにも焦点を広げています。衛星画像では見えない室内システムのためのソフトウェアを作成することは、独特な課題を提示します。

これに対応するため、Palmettoは米国のすべての住宅ビルのデータを収集し、仮想表現を開発するプロジェクトに着手しました。Palmettoのエネルギーインテリジェンス部門の社長、Michael Bratsafolisは、TechCrunchに対し、この取り組みを「米国の住宅ビル全体のデジタルツインをシミュレーションすること」と表現しました。

彼らのツールは、公的および私的データの両方を活用しています。特定のデータが利用できない場合、AIが壁の内側に隠れているものを推測します。たとえば、1950年代に建てられた家は、2×4の木材で外壁が枠組みされており、断熱材の量が制限される可能性があります。

Bratsafolisは、彼らの技術が住宅を分析し、60以上の異なる特性と属性に分解できると説明しました。これらのモデルの正確性を確保するため、Palmettoはすでにソーラーパネルを購入またはリースした住宅のデータを使用しています。「これにより、住宅に関する実際の情報を匿名化して使用し、モデルのパフォーマンスを比較し、さらなるトレーニングに役立てることができます」と彼は述べました。

PalmettoのAPIと開発者アクセス

Palmettoは、外部開発者にツールを開放する大胆な一歩を踏み出しました。これは、BratsafolisのTwilioでの以前の経験にインスパイアされた動きです。「私は開発者向けの動き、マイクロサービスアプローチでAPIのビルディングブロックを提供し、パートナーや開発者を強化する経験から来ています」と彼は語りました。

開発者は毎月500回の無料呼び出しでAPIにアクセスでき、その後は1回あたり5セントのコストがかかります。より大規模なクライアントに対しては、Palmettoはカスタマイズされた価格交渉に応じる用意があります。

Bratsafolisは、開発者が米国のビルの電化を加速するツールを作成することを期待しています。そうすることで、Palmettoは新興市場のトレンドに関する貴重な洞察を得ることができます。「ユースケースが何になるかは必ずしもわかりません。API製品を使用することで、需要と市場に関する驚くべき洞察が得られます」と彼は述べました。