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ケルビンは、AIを住宅エネルギー監査に適用することで地球を救いたいと考えている

気候変動を遅らせるスタートアップのアイデアを探しているなら、家庭のエネルギー評価の専門家になるかもしれません。少なくとも、それが創業者たちに起こったことです。 ケルビンは、コンピュータービジョンと機械学習を使用して、住宅のエネルギー効率の監査を容易にするフランスのスタートアップです。 クレモンティーヌ・ラランド、ピエール・ジョリー、ギヨーム・サンペの3人は、住宅のエネルギー効率監査に着目し始めました。改修工事はエネルギー消費とCO2排出量の削減に多大な影響を与えるからです。しかし、建設業界の他の企業と同様、この分野のほとんどの企業はプロセスの改善にテクノロジーを使用していません。 「ヨーロッパでは今後30年間で3億軒の住宅が改築される予定です」とケルビンのCEOラランド氏はTechCrunchに語った。「しかし、建設業界は農業に次いで2番目にデジタル化が遅れている業界です。」 フランスでは、国立住宅庁（ANAH）が、2024年だけで20万戸の住宅を改修するという野心的な目標を掲げている。しかし、職人たちはそれに追いつけず、結果として環境を悪化させている。より一般的には、ヨーロッパでは規制環境がこの種のスタートアップにとって有利だ。 2023年10月に設立されたケルビンは、純粋なソフトウェア企業です。同社はサービスプロバイダーのマーケットプレイスを構築するつもりはなく、 入力ドイツに拠点を置く別の住宅エネルギー評価スタートアップである TechCrunchが取り上げた顧客向けの製品になることも望んでいません。 代わりに、このスタートアップは、機械学習を使用して住宅エネルギー評価に特化した独自の AI モデルを作成するために、エンジニアの小さなチームを結成しました。同社は、衛星画像などのオープンデータと、何百万枚もの写真とエネルギー評価を含む独自のトレーニングデータセットを使用しています。 「私たちは、建物とその熱性能に関する情報を提供する 12 を超える独自データ、半公開データ、またはオープン データ ソースを計算します。そのため、かなり標準的なセグメンテーション手法を使用し、機械学習モデルで衛星画像を分析し、隣接する建物、ソーラー パネル、集合換気ユニットなどの存在などの特定の特徴を検出しています」とラランド氏は述べました。 「私たちは自分たちで収集したデータを使ってもこれを行います。私たちは、内部にいる人に収集すべき写真やビデオを伝えるボットを備えた遠隔検査ツールを開発しました」と彼女は付け加えた。「そして、ビデオ内のラジエーターの数を数え、ドアを検出し、天井の高さを検出し、ボイラーや換気装置の種類を判断するモデルを用意しました。」 ケルビンは、大規模に使用できるツールを構築したいため、LIDAR などの 3D 技術は使用したくないと考えています。通常の写真やビデオを使用できるため、部屋の詳細を記録するのに LIDAR センサーを搭載した最新のスマートフォンは必要ありません。 このスタートアップの潜在的顧客としては、建設会社、不動産業界、さらには住宅改修プロジェクトに資金を提供したい金融機関などが考えられる。特に金融業者は、決定を下す前に正確な評価を求めている可能性がある。 同社の最初のテストでは、住宅エネルギー評価の精度は旧式の評価の 5% 以内でした。そして、この評価がこうした監査の頼りになるツールになれば、住宅同士や改修同士を比較することがはるかに容易になります。 このスタートアップはこれまでに470万ユーロ（今日の為替レートで510万ドル）を調達しており、Racine²がラウンドを主導し、Bpifranceから非希薄化投資を受けた。Seedcamp、Raise Capital、Kima Ventures、Motier Ventures、および数人のビジネスエンジェルもこのラウンドに参加した。 画像クレジット: ケルビン #ケルビンはAIを住宅エネルギー監査に適用することで地球を救いたいと考えている