Jean-Simon Venne, Co-Fundador e CTO da BrainBox AI – Série de Entrevistas

BrainBox AI utiliza tecnologia de inteligência artificial autoadaptável para otimizar proativamente o consumo de energia de um dos maiores contribuintes para a mudança climática: os edifícios. O motor de IA suporta um edifício autooperante que não requer intervenção humana.

Jean-Simon Venne é o Co-Fundador e CTO da BrainBox AI.

O que o inspirou a lançar a BrainBox AI?

Minha jornada na tecnologia de HVAC começou enquanto trabalhava em projetos de eficiência energética em toda a América do Norte e Europa. Durante essa etapa da minha vida, lidei com a tecnologia em uma grande variedade de edifícios. Esses eram edifícios de diferentes tamanhos e propósitos, desde hotéis até centros de dados. Rapidamente ficou claro para mim que as abordagens de comissionamento contínuo gerariam economias de energia consistentes, mas exigiriam grandes quantidades de capital financeiro e humano. Com isso em mente, eu me propus a encontrar uma maneira de engenharia uma abordagem de comissionamento baseada em IA para entregar uma nova solução de HVAC de longa duração que faria uso eficiente da tecnologia do edifício para maximizar as economias enquanto minimizava o desconforto dos ocupantes. O produto final dessa jornada foi a BrainBox AI, uma solução que é ao mesmo tempo barata e requer pouco capital humano.

Quão complicado é o processo de reforma de um edifício existente com a BrainBox AI?

A BrainBox AI é provavelmente uma das soluções mais simples de instalar no espaço de otimização de HVAC ou automação de edifícios. Na verdade, nem mesmo nos referimos à nossa instalação como reforma. O processo de instalação leva cerca de 2-3 horas e a implementação do projeto requer cerca de 10 horas do tempo da equipe do proprietário do edifício. Após a instalação, ocorre um período de aprendizado de IA de 6-8 semanas. Depois disso, o motor de IA está pronto para controlar o edifício com base no perfil de energia do edifício que ele desenvolveu.

Pode nos guiar sobre como a BrainBox AI usa o aprendizado de máquina para reduzir o consumo de energia e melhorar o conforto dos ocupantes do edifício?

Nossa solução combina equações de energia desenvolvidas para cada perfil de energia do edifício com aprendizado profundo e dados de série temporal para calcular como cada zona reagirá às condições em mudança (por exemplo, tempo) ao longo do tempo. Mais especificamente, nossas redes neurais de aprendizado profundo podem olhar para o futuro e prever o estado de uma zona em um edifício em 5 minutos, 10 minutos, 3 horas e 6 horas com 99,6% de precisão. Na verdade, mesmo após 300 horas, o nosso motor de IA ainda está fazendo previsões com precisão surpreendente. A partir dessas previsões, o nosso motor de IA determina a melhor maneira de gerenciar o fluxo de energia para cada zona no seu edifício, garantindo as maiores economias de energia e conforto dos ocupantes.

Que tipo de economia de energia estamos falando?

A BrainBox AI pode reduzir o custo total de energia de um edifício em até 25%, tendo um impacto significativo não apenas na linha de fundos do proprietário do edifício, mas também na pegada de carbono do edifício.

Quais são alguns exemplos dos pontos de dados que estão sendo coletados?

Nós utilizamos dados existentes dos sistemas do edifício (como o BMS, sistemas de controle de acesso ou sensores) bem como fontes de terceiros (como tempo e ocupação) para tomar decisões. Um dos principais diferenciais da BrainBox AI é que nós apenas usamos os dados que já estão disponíveis no seu edifício. Você não precisa implantar nenhum equipamento ou sensor adicional para fazer a BrainBox AI funcionar.

A BrainBox AI usa aprendizado profundo para otimizar a eficiência energética. Quanto tempo os dados precisam ser coletados e analisados antes que as ganhos de eficiência energética sejam vistos?

A IA requer um período de aprendizado mínimo de 6-8 semanas, durante o qual ela coletará todos os dados necessários.

Com tal benefício positivo sobre a mudança climática, a BrainBox AI ou seus clientes têm sido capazes de se beneficiar de créditos fiscais, pela Província de Quebec, ou pelo Governo Federal do Canadá? Se não, você acredita que isso possa ser uma possibilidade no futuro?

Nós nos beneficiamos de créditos fiscais de P&D e esperamos engajar mais com os governos provincial e federal no futuro.

Em novembro de 2019, a BrainBox AI anunciou que se juntou ao MaRS Discovery District, o maior hub de inovação urbana da América do Norte. Como essa experiência beneficiou a BrainBox AI?

O MaRS Discovery District é um grande parceiro que apoia a BrainBox AI em seus esforços de comercialização e promoção. O MaRS apoiou a BrainBox AI de muitas maneiras, incluindo participações em eventos de sustentabilidade e CleanTech internacionais, nomeação como melhor empresa de CleanTech canadense, lobby em vários níveis de governo, eventos de mídia e muito mais. Em geral, o MaRS tem sido um forte defensor de startups de CleanTech para nós.

O que você vê como sendo a próxima evolução na IA quando se trata de otimizar o HVAC?

No futuro próximo, há várias inovações que serão trazidas ao mercado de HVAC graças à IA, como detecção de falhas precoces, deslocamento automático de carga e, eventualmente, novas plataformas de tecnologia que usam inteligência de enxame para otimização da grade de energia.

Há mais algo que você gostaria de compartilhar sobre a BrainBox AI?

Nós estamos muito orgulhosos de estar trabalhando com instituições de pesquisa incríveis para ajudar a apoiar o desenvolvimento de nossos modelos de IA. A BrainBox AI trabalha em colaboração com o Laboratório Nacional de Energia Renovável do Departamento de Energia dos EUA (NREL), o Instituto para a Valorização de Dados (IVADO), bem como instituições de ensino, incluindo a Universidade McGill de Montreal e a École de technologie supérieure (ETS).

Essa é uma abordagem muito única para lutar contra a mudança climática. Para qualquer pessoa que deseje aprender mais, por favor, visite BrainBox AI.