Arloid.ai: как искусственный интеллект снижает энергопотребление

Arloid Automation, Великобритания

что это:	интеллектуальная SaaS-платформа для повышения энергоэффективности объектов недвижимости
зачем это нужно:	для сокращения углеродного следа, повышения энергоэффективности зданий и снижения коммунальных платежей
отрасль:	AI & Machine Learning
год основания:	2019
оценка экспертов:	79 (из 100)

Есть масса примеров, когда широко известные и успешные сегодня компании на заре своей деятельности серьезно ошибались с бизнес-моделью, продуктом или вектором развития, и только вовремя совершенный pivot их спасал. Instagram, Twitter, Slack, Youtube, PayPal, Netflix — все эти компании изначально задумывались совсем не такими, какими мы знаем их сегодня.

Едва ли менее редкими являются случаи, когда основатели подающего надежды проекта в процессе работы над ним вдруг обнаруживают возможность запуска побочного продукта, и он оказывается гораздо перспективнее основного. Arloid Automation — как раз такой случай: эта компания появилась в 2019 году как spin-off совсем другого проекта.

На тот момент будущий CEO Arloid Сергей Шалунов и будущий ее CPO Владимир Пушмин, увлеченные технологиями «умного дома», вместе работали над развитием некоего проекта в сегменте IoT («интернета вещей»). В какой-то момент им потребовалось понять, готов ли рынок принять этот продукт и готов ли сам продукт к запуску на рынок. Для этого они решили провести серию интервью с командами, управляющими инженерной инфраструктурой зданий. Тут-то и обнаружилось, насколько несовершенны системы HVAC (отопления, кондиционирования и вентиляции). Выяснилось, например, что исходной информацией для автоматики этих систем была (и остается до сих пор) температура воздуха, а не более современные показатели термального комфорта. Что кондиционеры работали (и продолжают работать) по жестко заданным правилам, а не по гибким алгоритмам. Что погодные условия не учитывались (и не учитываются), а людям, настраивающим и обслуживающим эти системы, свойственно ошибаться. Все это приводило — и до сих пор приводит — к явно избыточному энергопотреблению зданий, от чего страдает не только их экономика, но и окружающая среда.

И Шалунов с Пушминым вдруг поняли, что знают, как решать эту проблему — с помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения (ML). Так и появился стартап Arloid Automation.

Вскоре к команде присоединился третий ключевой участник — специалист по искусственному интеллекту Максим Зубов. Все вместе они пришли к решению строить свой технологический продукт на базе Deep Reinforcement Learning. Это, пожалуй, самый сложный (а значит, и самый затратный в разработке) из всех МL-алгоритмов. Зато этот метод позволяет гораздо быстрее принимать решения по оптимизации энергопотребления зданий. А главное, объясняют основатели Arloid, что в обучении машин он не опирается на исторические данные. Их использование далеко не всегда целесообразно, считают они. Тем более в случаях, когда эти исторические данные описывают, как на самом деле плохо управлялась инфраструктура здания, — ведь если опираться на них, то придется делать выводы, основываясь на неэффективных моделях.

Решение Arloid Automation оказалось, напротив, эффективным. Ее MVP, протестированный в «офисах у друзей», показал, по данным самой компании, 20-процентную экономию ресурсов. А сегодня некоторые коммерческие клиенты Arloid добиваются и вдвое большей экономии.

В преддверии питчинга ZIMA Startup, который состоится 24 ноября, всем нашим финалистам мы задаем традиционные четыре вопроса. Вот что ответила на них маркетинг-директор Arloid Automation Ольга Гонзалез:

— При подаче заявки на ZIMA Startup мы просили вас описать свой продукт в десяти словах. Можете теперь рассказать о нем чуть подробнее — например, в пятидесяти?

— Arloid.ai — это облачное решение для оптимизации энергопотребления зданий. Решение универсальное, оно применимо на спортивных и концертных аренах, в отелях, госпиталях, промышленных, офисных и жилых зданиях. Единственное условие — наличие централизованной системы HVAC. Путем оптимизации энергопотребления мы добиваемся снижения выбросов CO2 до 40% и экономии денежных затрат наших клиентов. Причем никаких вложений с их стороны не требуется: свои услуги мы продаем за долю от сэкономленных клиентом денег.

— Каким было главное достижение вашей компании за последний год?

— Мы расширили базу клиентов в Азии, на Ближнем Востоке и в Европе — помимо штаб-квартиры в Лондоне наши офисы теперь есть в Сингапуре, Дубае и Санкт-Петербурге. А общий объем площадей под управлением нашей технологии вырос до 15 млн кв. футов (~1,35 млн кв. м).

— А главный вызов, неудача или проблема, которую пока не удается решить?

— Работая с большими корпорациями, мы сталкиваемся с долгим процессом принятия решений и длительными процедурами тендеров. И это тормозит наше развитие.

— Чего вы прежде всего ждете от ZIMA Startup?

— Повышения узнаваемости нашей компании, налаживания связей с инвесторами и журналистами. А в идеале — еще и привлечения новых клиентов.