Дом
Palmetto хочет, чтобы разработчики программного обеспечения электрифицировали Америку, используя свои модели здания искусственного интеллекта
Если вы рассматриваете возможность установки солнечных панелей или теплового насоса для вашего дома, вы можете задаться вопросами: «Сколько панелей мне нужно?» или «Какой размер теплового насоса мне следует выбрать?» Ранее для ответа на эти вопросы требовался визит подрядчика на ваш объект. Однако за последнее десятилетие компании по установке солнечных панелей значительно упростили этот процесс. Некоторые, например Tesla, полностью устранили необходимость выезда на место благодаря передовым программным решениям.
Эти программные инструменты интегрируют различные источники данных, чтобы точно предсказать, сколько солнечных панелей требуется для дома. Например, Palmetto, компания по установке солнечных панелей, использует собственный проприетарный инструмент, разработанный на основе программного обеспечения, приобретенного при покупке Mapdwell, стартапа по солнечному картированию. Но поскольку рост рынка жилых солнечных установок замедлился, Palmetto расширила свое внимание, включив другие проекты электрификации, такие как резервные батареи и тепловые насосы. Создание программного обеспечения для этих внутренних систем, которые не видны на спутниковых снимках, представляет уникальные вызовы.
Для решения этой задачи Palmetto начала проект по сбору данных и разработке виртуального представления каждого жилого здания в Соединенных Штатах. Майкл Брацафолис, президент по энергетической аналитике Palmetto, описал это начинание TechCrunch как «по сути, создание цифровых двойников всего жилого фонда США».
Их инструмент использует как публичные, так и частные данные. Когда конкретные данные недоступны, AI вмешивается, чтобы сделать обоснованные предположения о том, что скрыто внутри стен. Например, дом, построенный в 1950-х годах, вероятно, имеет каркас внешних стен из бруса 2×4, что ограничивает возможности утепления.

Palmetto разработала демонстрацию, чтобы показать некоторые функции, к которым API может предоставить доступ разработчикам. Источник изображения: Palmetto Брацафолис объяснил, что их технология может анализировать дом и разбивать его на более чем 60 различных характеристик и атрибутов. Чтобы обеспечить точность этих моделей, Palmetto использует данные от домов, которые уже приобрели или арендовали у них солнечные панели. «Это позволяет нам анонимизировать и использовать реальную информацию и данные о доме для сравнения работы модели и дальнейшего обучения модели», — сказал он.
API Palmetto и доступ для разработчиков
Palmetto сделала смелый шаг, открыв свой инструмент для внешних разработчиков, что было вдохновлено предыдущим опытом Брацафолиса в Twilio. «Я пришел из мира разработки, из подхода микросервисов, предоставляющих строительные блоки API для поддержки партнеров и разработчиков», — отметил он.
Разработчики могут получить доступ к API с 500 бесплатными вызовами в месяц, после чего каждый вызов стоит пять центов. Для крупных клиентов Palmetto готова обсуждать индивидуальные цены.
Брацафолис надеется, что разработчики создадут инструменты, которые ускорят электрификацию зданий в США. Это позволит Palmetto получить ценные сведения о новых рыночных тенденциях. «Вы просто не всегда знаете, какие могут быть варианты использования. А с продуктом API вы получаете невероятное понимание спроса и рынка», — сказал он.
Связанная статья
OpenAI сохранит данные ChatGPT по решению суда, генеральный директор Альтман предлагает "привилегию ИИ
Многие постоянные пользователи ChatGPT, в том числе и автор этой статьи, возможно, сталкивались с функцией "временного чата". Эта опция, предлагаемая популярным чатботом OpenAI, предназначена для авто
IBM: Предприятия внедряют "все" в ИИ и теперь сталкиваются с проблемой использования LLM на практике
На протяжении прошлого века IBM была свидетелем появления и угасания многочисленных технологических тенденций. Выживают, как правило, те подходы, которые обеспечивают гибкость и возможность выбора.На
Расходы на корпоративный ИИ: Модели Claude стоят на 20-30 % дороже GPT при развертывании
Широко известно, что в разных семействах моделей могут использоваться разные токенизаторы. Однако исследования того, как различается процесс токенизации в этих системах, были ограничены. Все ли токени
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (27)
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. 🏠
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!
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?
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.
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! 🌞
Если вы рассматриваете возможность установки солнечных панелей или теплового насоса для вашего дома, вы можете задаться вопросами: «Сколько панелей мне нужно?» или «Какой размер теплового насоса мне следует выбрать?» Ранее для ответа на эти вопросы требовался визит подрядчика на ваш объект. Однако за последнее десятилетие компании по установке солнечных панелей значительно упростили этот процесс. Некоторые, например Tesla, полностью устранили необходимость выезда на место благодаря передовым программным решениям.
Эти программные инструменты интегрируют различные источники данных, чтобы точно предсказать, сколько солнечных панелей требуется для дома. Например, Palmetto, компания по установке солнечных панелей, использует собственный проприетарный инструмент, разработанный на основе программного обеспечения, приобретенного при покупке Mapdwell, стартапа по солнечному картированию. Но поскольку рост рынка жилых солнечных установок замедлился, Palmetto расширила свое внимание, включив другие проекты электрификации, такие как резервные батареи и тепловые насосы. Создание программного обеспечения для этих внутренних систем, которые не видны на спутниковых снимках, представляет уникальные вызовы.
Для решения этой задачи Palmetto начала проект по сбору данных и разработке виртуального представления каждого жилого здания в Соединенных Штатах. Майкл Брацафолис, президент по энергетической аналитике Palmetto, описал это начинание TechCrunch как «по сути, создание цифровых двойников всего жилого фонда США».
Их инструмент использует как публичные, так и частные данные. Когда конкретные данные недоступны, AI вмешивается, чтобы сделать обоснованные предположения о том, что скрыто внутри стен. Например, дом, построенный в 1950-х годах, вероятно, имеет каркас внешних стен из бруса 2×4, что ограничивает возможности утепления.

Брацафолис объяснил, что их технология может анализировать дом и разбивать его на более чем 60 различных характеристик и атрибутов. Чтобы обеспечить точность этих моделей, Palmetto использует данные от домов, которые уже приобрели или арендовали у них солнечные панели. «Это позволяет нам анонимизировать и использовать реальную информацию и данные о доме для сравнения работы модели и дальнейшего обучения модели», — сказал он.
API Palmetto и доступ для разработчиков
Palmetto сделала смелый шаг, открыв свой инструмент для внешних разработчиков, что было вдохновлено предыдущим опытом Брацафолиса в Twilio. «Я пришел из мира разработки, из подхода микросервисов, предоставляющих строительные блоки API для поддержки партнеров и разработчиков», — отметил он.
Разработчики могут получить доступ к API с 500 бесплатными вызовами в месяц, после чего каждый вызов стоит пять центов. Для крупных клиентов Palmetto готова обсуждать индивидуальные цены.
Брацафолис надеется, что разработчики создадут инструменты, которые ускорят электрификацию зданий в США. Это позволит Palmetto получить ценные сведения о новых рыночных тенденциях. «Вы просто не всегда знаете, какие могут быть варианты использования. А с продуктом API вы получаете невероятное понимание спроса и рынка», — сказал он.
OpenAI сохранит данные ChatGPT по решению суда, генеральный директор Альтман предлагает "привилегию ИИ
Многие постоянные пользователи ChatGPT, в том числе и автор этой статьи, возможно, сталкивались с функцией "временного чата". Эта опция, предлагаемая популярным чатботом OpenAI, предназначена для авто
IBM: Предприятия внедряют "все" в ИИ и теперь сталкиваются с проблемой использования LLM на практике
На протяжении прошлого века IBM была свидетелем появления и угасания многочисленных технологических тенденций. Выживают, как правило, те подходы, которые обеспечивают гибкость и возможность выбора.На
Расходы на корпоративный ИИ: Модели Claude стоят на 20-30 % дороже GPT при развертывании
Широко известно, что в разных семействах моделей могут использоваться разные токенизаторы. Однако исследования того, как различается процесс токенизации в этих системах, были ограничены. Все ли токени
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. 🏠
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!
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?
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.
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! 🌞











