يريد كلفن المساعدة في إنقاذ الكوكب من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي في عمليات تدقيق الطاقة المنزلية
عندما تبحث عن فكرة لبدء التشغيل يمكنها إبطاء تغير المناخ، فقد تصبح خبيرًا في تقييمات الطاقة المنزلية. على الأقل، هذا ما حدث لمؤسسي شركة Kelvin، وهي شركة فرنسية ناشئة تستخدم الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي لتسهيل مراقبة المنازل من حيث كفاءة استخدام الطاقة.
بدأ كليمنتين لالاند، وبيير جولي، وغيوم سيمبيه في إجراء عمليات تدقيق لكفاءة استخدام الطاقة في المنزل لأن التجديدات سيكون لها تأثير هائل على تقليل استهلاك الطاقة وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون.2 الانبعاثات. ولكن، مثل بقية صناعة البناء والتشييد، فإن معظم الشركات في هذا المجال لا تستخدم التكنولوجيا لتحسين عملياتها.
وقال لالاند، الرئيس التنفيذي لشركة كلفن، لـ TechCrunch: “هناك 300 مليون منزل سيتم تجديدها على مدار الثلاثين عامًا القادمة في أوروبا”. “لكن صناعة البناء والتشييد هي ثاني أقل القطاعات رقمنة بعد الزراعة.”
وفي فرنسا، حددت الوكالة الوطنية للإسكان هدفًا طموحًا يتمثل في الوصول إلى 200 ألف منزل تم تجديده في عام 2024 وحده. لكن الحرفيين ببساطة لا يستطيعون مواكبة ذلك، وهذا يضر بالمناخ نتيجة لذلك. وبشكل أكثر عمومية، فإن المشهد التنظيمي مناسب لهذا النوع من الشركات الناشئة في أوروبا.
تأسست شركة Kelvin في أكتوبر 2023، وهي عبارة عن لعبة برمجية خالصة. لا ترغب الشركة في بناء سوق لمقدمي الخدمات، وعلى عكس شركة Enter، وهي شركة ناشئة أخرى لتقييم الطاقة المنزلية مقرها في ألمانيا وتغطيها TechCrunch، فإنها لا تريد أن تكون منتجًا يواجه العملاء أيضًا.
وبدلاً من ذلك، قامت الشركة الناشئة بتجميع فريق صغير من المهندسين لإنشاء نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها والمتخصص في تقييمات الطاقة المنزلية باستخدام التعلم الآلي. تستخدم الشركة البيانات المفتوحة، مثل صور الأقمار الصناعية، بالإضافة إلى مجموعة بيانات التدريب الخاصة بها والتي تحتوي على ملايين الصور وتقييمات الطاقة.
“نحن نحسب أكثر من 12 مصدر بيانات خاص أو شبه عام أو مفتوح يوفر معلومات عن المبنى وأدائه الحراري. وقال لالاند: “لذلك نحن نستخدم تقنيات تجزئة قياسية إلى حد ما، ونحلل صور الأقمار الصناعية باستخدام نماذج التعلم الآلي لاكتشاف ميزات محددة، مثل وجود المباني المجاورة والألواح الشمسية ووحدات التهوية الجماعية وما إلى ذلك”.
“نحن نفعل ذلك أيضًا بناءً على البيانات التي نجمعها بأنفسنا. وأضافت: “لقد قمنا بتطوير أداة فحص عن بعد باستخدام روبوت يخبر الشخص الموجود هناك بالصور ومقاطع الفيديو التي يجب عليه جمعها”. “لدينا بعد ذلك نماذج تحسب المشعات في مقاطع الفيديو، وتكشف الأبواب، وتكتشف ارتفاع السقف، وتحدد نوع الغلاية أو وحدة التهوية.”
لا يريد Kelvin استخدام تقنيات ثلاثية الأبعاد مثل LiDAR لأنه يريد إنشاء أداة يمكن استخدامها على نطاق واسع. فهو يتيح لك استخدام الصور ومقاطع الفيديو العادية، مما يعني أنك لا تحتاج إلى هاتف ذكي حديث مزود بمستشعر LiDAR لتسجيل تفاصيل الغرفة.
يمكن أن يكون العملاء المحتملون للشركة الناشئة هم شركات البناء، أو قطاع العقارات، أو حتى المؤسسات المالية التي ترغب في تمويل مشاريع تجديد المنازل – وقد يبحث الممولين، على وجه الخصوص، عن تقييمات دقيقة قبل اتخاذ القرار.
في الاختبارات الأولى التي أجرتها الشركة، كانت تقييمات الطاقة المنزلية دقيقة بنسبة 5% من التقييمات القديمة. وإذا أصبحت الأداة المفضلة لعمليات التدقيق هذه، فسيصبح من الأسهل بكثير مقارنة منزل بآخر ومقارنة عملية تجديد بأخرى.
وقد جمعت الشركة الناشئة الآن 4.7 مليون يورو (5.1 مليون دولار بسعر الصرف اليوم) مع قيادة Racine² للجولة واستثمار غير مخفف من Bpifrance. كما شاركت في الجولة Seedcamp وRaise Capital وKima Ventures وMotier Ventures والعديد من ملائكة الأعمال.
