Palmetto muốn các nhà phát triển phần mềm điện khí hóa nước Mỹ bằng cách sử dụng các mô hình xây dựng AI của mình

Nếu bạn đang xem xét các tấm pin mặt trời hoặc máy bơm nhiệt cho nhà của bạn, bạn có thể tự hỏi, "Tôi cần bao nhiêu bảng?" hoặc "Tôi nên lấy máy bơm nhiệt kích thước nào?" Theo truyền thống, trả lời những câu hỏi này có nghĩa là có một nhà thầu đến thăm tài sản của bạn. Tuy nhiên, trong thập kỷ qua, các công ty lắp đặt năng lượng mặt trời đã hợp lý hóa quá trình này đáng kể. Một số, như Tesla, thậm chí đã loại bỏ sự cần thiết phải truy cập tại chỗ hoàn toàn, nhờ các giải pháp phần mềm nâng cao.

Các công cụ phần mềm này tích hợp các nguồn dữ liệu khác nhau để dự đoán chính xác số lượng tấm pin mặt trời cần thiết. Chẳng hạn, Palmetto, một trình cài đặt năng lượng mặt trời, sử dụng công cụ độc quyền của riêng mình được phát triển từ phần mềm mà nó có được khi mua MAPDwell, một công ty khởi động ánh xạ năng lượng mặt trời. Nhưng khi sự tăng trưởng của thị trường năng lượng mặt trời dân cư đã chậm lại, Palmetto đã mở rộng trọng tâm để bao gồm các dự án điện khí hóa khác, chẳng hạn như pin dự phòng và máy bơm nhiệt. Tạo phần mềm cho các hệ thống trong nhà này, mà hình ảnh vệ tinh không thể nhìn thấy, đưa ra những thách thức độc đáo.

Để giải quyết vấn đề này, Palmetto bắt tay vào một dự án để biên dịch dữ liệu và phát triển một đại diện ảo của mọi tòa nhà dân cư ở Hoa Kỳ. Michael Bratsafolis, Chủ tịch Thông minh Năng lượng của Palmetto, đã mô tả nỗ lực này với TechCrunch là "về cơ bản mô phỏng các cặp song sinh kỹ thuật số của toàn bộ cổ phiếu tòa nhà dân cư Hoa Kỳ".

Công cụ của họ khai thác cả dữ liệu công cộng và tư nhân. Khi dữ liệu cụ thể không có sẵn, AI bước vào để đưa ra những phỏng đoán có giáo dục về những gì ẩn trong các bức tường. Ví dụ, một ngôi nhà được xây dựng vào những năm 1950 có khả năng có khung gỗ 2 × 4 đóng khung các bức tường bên ngoài của nó, điều này hạn chế lượng vật liệu cách nhiệt có thể.

BRATSAFOLIS giải thích rằng công nghệ của họ có thể phân tích một ngôi nhà và chia nó thành hơn 60 đặc điểm và thuộc tính khác nhau. Để đảm bảo tính chính xác của các mô hình này, Palmetto sử dụng dữ liệu từ những ngôi nhà đã mua hoặc thuê các tấm pin mặt trời từ chúng. "Điều đó cho phép chúng tôi ẩn danh và sử dụng thông tin và dữ liệu thực tế về một ngôi nhà để so sánh cách thức hoạt động của mô hình và giúp đào tạo mô hình hơn nữa", ông nói.

API và nhà phát triển của Palmetto

Palmetto đã có một bước táo bạo bằng cách mở công cụ của mình cho các nhà phát triển bên ngoài, một động thái lấy cảm hứng từ trải nghiệm trước đây của Bratsafolis tại Twilio. "Tôi đến từ chuyển động của nhà phát triển đó, cách tiếp cận dịch vụ vi mô để cung cấp các khối xây dựng API cho các đối tác và nhà phát triển trao quyền," ông nhận xét.

Các nhà phát triển có thể truy cập API với 500 cuộc gọi miễn phí mỗi tháng, sau đó chi phí năm xu mỗi cuộc gọi. Đối với các khách hàng lớn hơn, Palmetto sẵn sàng đàm phán giá tùy chỉnh.

BRATSAFOLIS hy vọng rằng các nhà phát triển sẽ tạo ra các công cụ tăng tốc điện khí hóa các tòa nhà Hoa Kỳ. Bằng cách làm như vậy, Palmetto sẽ có được những hiểu biết có giá trị về xu hướng thị trường mới nổi. "Bạn không nhất thiết phải biết các trường hợp sử dụng có thể là gì. Và với một sản phẩm API, bạn sẽ có được cái nhìn sâu sắc đáng kinh ngạc về nhu cầu và thị trường", ông nói.