Palmetto는 소프트웨어 개발자가 AI 빌딩 모델을 사용하여 미국을 Electrify하기를 원합니다.

집의 태양 전지판이나 히트 펌프를 고려하고 있다면 "얼마나 많은 패널이 필요한가?" 또는 "어떤 크기의 히트 펌프를 받아야합니까?" 전통적 으로이 질문에 대답한다는 것은 계약자가 귀하의 재산을 방문하도록하는 것을 의미합니다. 그러나 지난 10 년 동안 태양열 설치 회사는이 프로세스를 크게 간소화했습니다. Tesla와 같은 일부는 고급 소프트웨어 솔루션 덕분에 현장 방문의 필요성을 완전히 제거했습니다.

이 소프트웨어 도구는 다양한 데이터 소스를 통합하여 집에 필요한 태양 전지판의 수를 정확하게 예측합니다. 예를 들어, 태양열 설치 프로그램 인 Palmetto는 태양 매핑 시작 인 Mapdwell을 구매할 때 획득 한 소프트웨어에서 개발 된 자체 독점 도구를 사용합니다. 그러나 주거용 태양 시장 성장이 느려짐에 따라 Palmetto는 백업 배터리 및 히트 펌프와 같은 다른 전기화 프로젝트를 포함하도록 초점을 확대했습니다. 위성 이미지를 볼 수없는 이러한 실내 시스템을위한 소프트웨어를 작성하면 고유 한 문제가 발생합니다.

이를 해결하기 위해 Palmetto는 데이터를 수집하고 미국의 모든 주거용 건물의 가상 표현을 개발하는 프로젝트를 시작했습니다. Palmetto의 Energy Intelligence 회장 인 Michael Bratsafolis는 TechCrunch에 대한 이러한 노력을 "기본적으로 미국 전체 주거 건물 주식의 디지털 쌍둥이를 시뮬레이션하는"것으로 묘사했습니다.

그들의 도구는 공개 및 개인 데이터를 모두 활용합니다. 특정 데이터를 사용할 수없는 경우 AI는 벽 안에 숨겨진 것에 대해 교육받은 추측을하기 위해 노력합니다. 예를 들어, 1950 년대에 건설 된 홈에는 외벽이 2 × 4 인 목재가있을 가능성이 있으며, 이는 절연의 양을 제한합니다.

Bratsafolis는 그들의 기술이 집을 분석하여 60 가지가 넘는 특성과 속성으로 분류 할 수 있다고 설명했습니다. 이러한 모델의 정확성을 보장하기 위해 Palmetto는 이미 태양 전지판을 구매하거나 임대 한 주택의 데이터를 사용합니다. "이를 통해 우리는 집에 대한 실제 정보와 데이터를 익명화하고 사용하여 모델의 수행 방식을 비교하고 모델을 추가로 훈련시키는 데 도움이됩니다."

Palmetto의 API 및 개발자 액세스

Palmetto는 Twilio에서의 Bratsafolis의 이전 경험에서 영감을 얻은 외부 개발자에게 도구를 열어 대담한 단계를 밟았습니다. "저는 파트너와 개발자에게 권한을 부여하기위한 API 빌딩 블록을 제공하기위한 마이크로 서비스 접근 방식 인 개발자 모션에서 나왔습니다."

개발자는 매달 500 개의 무료 통화로 API에 액세스 할 수 있으며, 그 후 전화 당 5 센트가 소요됩니다. 더 큰 고객의 경우 Palmetto는 맞춤형 가격을 협상 할 의향이 있습니다.

Bratsafolis는 개발자가 미국 건물의 전기 화를 가속화하는 도구를 만들기를 희망합니다. 그렇게함으로써 Palmetto는 신흥 시장 동향에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 것입니다. "당신은 반드시 사용 사례가 무엇인지 알 필요는 없습니다. 그리고 API 제품을 사용하면 수요와 시장에 대한 놀라운 통찰력을 얻습니다."