Власники будинків, які планують встановлення сонячних панелей або теплових насосів, часто стикаються з питанням, як правильно розрахувати їхні параметри. Для сонячних батарей важливо визначити кількість панелей, а для теплових насосів — потужність і відповідність конкретному будинку. Традиційно для цього залучали фахівців, які проводили оцінку на місці, але сучасні технології суттєво спрощують цей процес.
Про це інформує Techcrunch.
Деякі компанії, як-от Tesla, взагалі відмовилися від фізичного обстеження будівель, покладаючись виключно на програмне забезпечення. Завдяки аналізу даних зі супутникових знімків, кадастрових реєстрів і штучного інтелекту вдається визначити оптимальну конфігурацію енергетичної системи без виїзду на об’єкт.
Програмне забезпечення Palmetto та цифрові двійники будинків
Компанія Palmetto, яка спеціалізується на встановленні сонячних батарей, розробила власний інструмент для оцінки енергоефективності житлових будинків. Ця система була створена після придбання стартапу Mapdwell, що займався картографуванням сонячної енергії. Водночас Palmetto розширила сферу своїх розробок і почала працювати над рішеннями для електрифікації будинків, зокрема резервними батареями та тепловими насосами.
На відміну від сонячних панелей, для яких можна використовувати супутникові знімки, розрахунок параметрів для інших енергетичних рішень є складнішим. Тому компанія почала збирати великі масиви даних, щоб створити цифрові двійники житлових будинків у США. За словами президента відділу енергетичної розвідки Palmetto Майкла Братсафоліса, їхня технологія дозволяє відтворювати понад 60 характеристик кожного будинку, включаючи матеріали стін, ізоляцію та інженерні мережі.
Роль штучного інтелекту у створенні віртуальних моделей
Palmetto використовує публічні та приватні бази даних, щоб отримати точну інформацію про кожен будинок. Якщо деякі параметри залишаються невідомими, штучний інтелект аналізує опосередковані ознаки та робить висновки. Наприклад, якщо будівля була зведена у 1950-х роках, система може визначити, що її зовнішні стіни, ймовірно, збудовані з пиломатеріалів 2×4, що впливає на рівень теплоізоляції.
Для перевірки точності моделей компанія використовує дані про будинки, які вже придбали або орендували сонячні панелі через Palmetto. Це дозволяє анонімно порівнювати прогнозовані характеристики із фактичними даними, покращуючи алгоритми машинного навчання.
Відкриття технології для зовнішніх розробників
Ще одним кроком Palmetto стало відкриття свого програмного інструменту для сторонніх розробників. За словами Братсафоліса, це рішення було натхнене його досвідом у Twilio, де активно застосовувався підхід мікросервісів. Тепер розробники можуть отримати доступ до API Palmetto, отримуючи 500 безкоштовних запитів щомісяця. Після цього кожен додатковий запит коштуватиме 5 центів, а для великих клієнтів передбачені індивідуальні умови співпраці.
Palmetto розраховує, що відкритий доступ до API сприятиме створенню нових енергетичних рішень, які пришвидшать електрифікацію житлового сектору в США. Окрім цього, компанія зможе аналізувати попит на енергетичні продукти та адаптувати свої послуги відповідно до ринкових тенденцій.
