Cuando buscas ideas iniciales que puedan frenar el cambio climático, puedes convertirte en un experto en evaluación energética del hogar. Al menos, eso es lo que les pasó a los fundadores. kelvinUna startup francesa que utiliza visión por computadora y aprendizaje automático para facilitar la auditoría de eficiencia energética de los hogares.

Clémentine Lalande, Pierre Joly y Guillaume Sempé han empezado a centrarse en las auditorías de eficiencia energética de los hogares, porque las energías renovables van a tener un enorme impacto en la reducción del consumo de energía y de las emisiones de CO2.2 emisiones. Pero, al igual que el resto de la industria de la construcción, la mayoría de empresas de este sector no utilizan la tecnología para mejorar sus procesos.

«Hay 300 millones de hogares que se renovarán en Europa durante los próximos 30 años», dijo a TechCrunch el director ejecutivo de Kelvin, Lalande. «Pero la industria de la construcción es el segundo sector menos digital después de la agricultura».

En Francia, la Agencia Nacional de la Vivienda (ANAH) se ha fijado el ambicioso objetivo de alcanzar 200.000 viviendas renovadas sólo en 2024. Pero eso no es lo que los artesanos pueden hacer y, como resultado, el clima se ve afectado. En general, el panorama regulatorio para este tipo de empresas emergentes en Europa es favorable.

Fundada en octubre de 2023, Kelvin es una empresa exclusivamente de software. La empresa no quiere crear un mercado de proveedores de servicios y viceversa. ingresarOtra startup de evaluación de energía doméstica con sede en Alemania que Cubierto por TechCrunchTampoco quiere ser un producto orientado al cliente.

En cambio, la startup ha reunido un pequeño equipo de ingenieros para construir su propio modelo de inteligencia artificial especializado en la estimación de energía del hogar mediante aprendizaje automático. La empresa utiliza datos abiertos, como imágenes de satélite, así como su propio conjunto de datos de entrenamiento con millones de fotografías y evaluaciones energéticas.

“Contamos con más de 12 fuentes de datos patentadas, semipúblicas o abiertas que brindan información sobre el edificio y su rendimiento térmico. Por lo tanto, utilizamos técnicas de segmentación bastante estándar, satelitales con modelos de aprendizaje automático. Las imágenes se analizan para detectar características específicas. como la presencia de edificios cercanos, paneles solares, unidades de ventilación colectiva, etc.”, dijo Lalande.

«También hacemos esto con los datos que recopilamos nosotros mismos. Hemos desarrollado una herramienta de inspección remota con un robot que le dice a la persona qué fotos y vídeos debe recopilar», añade. “Luego tenemos modelos que cuentan los radiadores en el vídeo, detectan puertas, detectan la altura del techo y determinan el tipo de caldera o unidad de ventilación”.

Kelvin no quiere utilizar tecnología 3D como Lidar porque quiere crear un dispositivo que pueda utilizarse a gran escala. Esto le permite usar fotos y videos normales, lo que significa que no necesita un teléfono inteligente reciente con un sensor lidar para registrar los detalles de la habitación.

Los clientes potenciales de la startup podrían ser empresas de construcción, el sector inmobiliario o incluso instituciones financieras que quieran financiar proyectos de renovación de viviendas; los financieros, en particular, pueden estar buscando estimaciones precisas antes de tomar una decisión.

En las primeras pruebas de la compañía, sus estimaciones de energía doméstica tuvieron una precisión de hasta el 5% de las estimaciones antiguas. Y si se convierte en una herramienta útil para estas auditorías, será mucho más fácil comparar una vivienda con otra y una reforma con otra.

La startup ha recaudado hasta la fecha 4,7 millones de euros (5,1 millones de dólares al tipo de cambio actual), con Racine² liderando la inversión redonda y no dilutiva de BPFrance. En la ronda también participaron Seedcamp, Rage Capital, Kima Ventures, Motier Ventures y varios business angels.

Credito de imagen: kelvin

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