Palmetto quer que os desenvolvedores de software eletrifice a América usando seus modelos de construção de IA

Se você está pensando em painéis solares ou uma bomba de calor para sua casa, pode se perguntar: "Quantos painéis eu preciso?" ou "Qual o tamanho da bomba de calor, devo pegar?" Tradicionalmente, responder a essas perguntas significava que um contratado visitando sua propriedade. No entanto, na última década, as empresas de instalação solar simplificaram esse processo significativamente. Alguns, como a Tesla, até eliminaram completamente a necessidade de uma visita no local, graças às soluções avançadas de software.

Essas ferramentas de software integram várias fontes de dados para prever com precisão quantos painéis solares uma casa exige. Por exemplo, o Palmetto, um instalador solar, usa sua própria ferramenta proprietária desenvolvida a partir de software adquirido quando comprou o MapDwell, uma startup de mapeamento solar. Mas, à medida que o crescimento do mercado solar residencial diminuiu, a Palmetto expandiu seu foco para incluir outros projetos de eletrificação, como baterias de backup e bombas de calor. Criar software para esses sistemas internos, que as imagens de satélite não podem ver, apresenta desafios únicos.

Para enfrentar isso, Palmetto embarcou em um projeto para compilar dados e desenvolver uma representação virtual de todos os edifícios residenciais nos Estados Unidos. Michael Bratafolis, presidente de inteligência energética de Palmetto, descreveu esse esforço para o TechCrunch como "basicamente simulando gêmeos digitais de todo o estoque de edifícios residenciais dos EUA".

Suas ferramentas aproveitam dados públicos e privados. Quando dados específicos não estão disponíveis, a IA entra para fazer suposições educadas sobre o que está oculto nas paredes. Por exemplo, uma casa construída na década de 1950 provavelmente possui 2 × 4 madeira emoldurando suas paredes externas, o que limita a quantidade de isolamento possível.

Bratafolis explicou que sua tecnologia pode analisar uma casa e dividi -la em mais de 60 características e atributos diferentes. Para garantir a precisão desses modelos, o Palmetto usa dados de casas que já compraram ou alugaram painéis solares. "Isso nos permite anonimizar e usar as informações e dados reais sobre uma casa para comparar como o modelo está executando e ajudar a treinar ainda mais o modelo", disse ele.

API de Palmetto e acesso ao desenvolvedor

Palmetto deu um passo ousado ao abrir sua ferramenta para desenvolvedores externos, um movimento inspirado na experiência anterior de Bratafolis no Twilio. "Eu vim daquele movimento do desenvolvedor, a abordagem de micro-serviço para fornecer blocos de construção de APIs para capacitar parceiros e desenvolvedores", observou ele.

Os desenvolvedores podem acessar a API com 500 chamadas gratuitas por mês, após o que custa cinco centavos por chamada. Para clientes maiores, Palmetto está disposto a negociar preços personalizados.

Bratafolis espera que os desenvolvedores criem ferramentas que acelerem a eletrificação de edifícios dos EUA. Ao fazer isso, Palmetto obterá informações valiosas sobre as tendências emergentes do mercado. "Você simplesmente não sabe necessariamente quais podem ser os casos de uso. E com um produto da API, você obtém uma visão incrível da demanda e do mercado", disse ele.