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.

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.