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

あなたがあなたの家のためのソーラーパネルやヒートポンプを検討しているなら、あなたは「私は何個のパネルが必要ですか？」と疑問に思うかもしれません。または「どのサイズのヒートポンプを入手すればよいですか？」伝統的に、これらの質問に答えることは、請負業者にあなたの財産を訪れることを意味していました。ただし、過去10年間で、太陽光発電会社はこのプロセスを大幅に合理化してきました。テスラのように、高度なソフトウェアソリューションのおかげで、現場での訪問の必要性を完全に排除している人もいます。

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、家が必要とするソーラーパネルの数を正確に予測します。たとえば、ソーラーインストーラーであるPalmettoは、ソーラーマッピングのスタートアップであるMapdwellを購入したときに取得したソフトウェアから開発された独自の独自のツールを使用しています。しかし、住宅のソーラー市場の成長が遅くなるにつれて、パルメット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を含めるように焦点を拡大しました。衛星画像が表示されないこれらの屋内システムのソフトウェアを作成すると、独自の課題があります。

これに取り組むために、Palmettoはデータをコンパイルし、米国のすべての住宅建物の仮想表現を開発するプロジェクトに着手しました。 PalmettoのEnergy Intelligenceの社長であるMichael Bratsafolisは、TechCrunchへのこの努力を「基本的に米国の住宅ビルストック全体のデジタル双子をシミュレートする」と説明しました。

彼らのツールは、パブリックデータとプライベート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は壁内に隠されているものについて教育を受けた推測を行うために介入します。たとえば、1950年代に建設された家には、2×4の木材が外壁を囲んでいる可能性が高いため、可能な限り断熱材の量が制限されています。

Bratsafolisは、彼らのテクノロジーが家を分析し、それを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。これらのモデルの精度を確保するために、Palmettoは、すでにソーラーパネルを購入またはリースした家からのデータを使用しています。 「これにより、家庭に関する実際の情報とデータを匿名化して使用して、モデルのパフォーマンスを比較し、モデルのトレーニングをさらに訓練することができます」と彼は言いました。

PalmettoのAPIおよび開発者アクセス

Palmettoは、TwilioでのBratsafolisの以前の経験に触発された動きである外部開発者にツールを開くことで、大胆な一歩を踏み出しました。 「私はその開発者の動きから来ました。これは、APIビルディングブロックを提供するためのマイクロサービスアプローチであり、パートナーと開発者のエンパワーを提供します」と彼は述べました。

開発者は毎月500の無料通話でAPIにアクセスできます。その後、コールごとに5セントかかります。大規模なクライアントの場合、Palmettoはカスタマイズされた価格設定を交渉することをいとわない。

Bratsafolisは、開発者が米国の建物の電化を加速するツールを作成することを望んでいます。そうすることで、パルメットは新興市場の動向に関する貴重な洞察を得るでしょう。 「あなたは必ずしもユースケースが何であるかを知っているわけではありません。そして、API製品を使用すると、需要と市場に対する信じられないほどの洞察が得られます」と彼は言いました。