2007年、Googleは世界各地の道路を路上目線で撮影するため、屋根にカメラを搭載した車両隊を走らせました。そして今、MIT発のスタートアップEssessが、同様の「走行しながら撮影する」革新を、住宅や事業所のエネルギー効率向上に応用しています。
このスタートアップは、屋根に熱画像撮影装置を載せた車両を走らせ、1時間あたり数千棟の住宅や建物のヒートマップを作成します。窓、ドア、壁、基礎などからなる「建物外皮」にある修繕可能な漏れを検出し、所有者がエネルギー損失を抑えられるよう支援します。
大型のバックパックほどの大きさのEssessの装置には、複数の長波赤外線放射測定カメラと近赤外線カメラが含まれます。これらのカメラが熱の特徴を捉える一方、LiDARシステムは3D画像を撮影し、建物の外壁と周囲の物理環境を見分けます。搭載された制御システムには、走行ルートの追跡とカメラ管理を行うソフトウェアが備わっています。
ソフトウェア面では、コンピュータービジョンと機械学習のアルゴリズムが画像をつなぎ合わせ、特徴を抽出し、背景にある物体を除外します。一晩で車両が生成するデータは3テラバイトを超えることがあり、搭載システムにダウンロードされた後、スタートアップのボストン本社で処理されます。
こうしたヒートマップと独自の分析を組み合わせることで、Essessは電力会社に、どの世帯が最も多くエネルギーを漏出させているか、さらにその中でどの所有者が修繕を行う可能性が最も高いかを示し、エネルギー効率向上への支出先を判断できるようにします。顧客に自宅の熱画像を送り、投資収益率が最も高くなり得る修繕についての情報を添えることもあります。
一方、このスタートアップは米国国防総省とも連携し、基地内でエネルギーを浪費している建物の特定を支援しています。また、学校、自治体、石油精製所などの組織も、施設をスキャンし、たとえば冬季の暖房費に影響する可能性がある修繕、投資回収期間が短い修繕、あるいは一定の予算内で実施できる修繕を見つけるためにEssessを採用しています。Essessの分析は、こうした問いにも答えることができます。
「熱画像撮影を、非常に大規模に自動化しました」と、Essessの共同創業者であり、技術を共同発明した機械工学のFred Fort Flowers and Daniel Fort Flowers教授、Sanjay Sarmaは語ります。
2011年に創業した同スタートアップはその後、軍事、商業、研究目的で、米国各地の都市にある住宅や建物を400万棟以上マッピングしてきました。
Essessのエンジンをかける
従来のエネルギー監査では、通常、従業員1人を住宅に派遣し、漏れを手作業でスキャンして記録します。実際、熱画像撮影車のアイデアは、2009年にSarmaの自宅へ企業が携帯型の熱画像撮影装置を持った従業員を派遣した際に生まれました。作業には予想以上に時間がかかりました。
「『装置を車に載せて家のそばを通り過ぎるだけのほうが簡単ではないか』と思ったのを覚えています」とSarmaは語ります。
しかし、課題は数多くありました。「非常に高価な熱カメラでも、解像度はスマートフォンのカメラより低かったのです」とSarmaは語ります。当時、こうしたカメラは約40,000ドルでした。
その後、2011年にField Intelligence Labの学生Long Phan PhD ’12が装置に重要な改良を加え、低価格のカメラ（約1,000ドル）で高解像度の熱画像を撮影できるようにしました。
その改良には、SarmaおよびMITのポスドク研究員Jonathan Jesneckと共同発明したKinetic Super Resolutionというアルゴリズムも含まれます。このアルゴリズムは、安価な低解像度赤外線カメラで撮影した多数の異なる画像を計算処理によって組み合わせ、高解像度のモザイク画像を生成します。
同年、Sarma、Phan、Jesneckは技術のさらなる開発を目指してEssessを立ち上げ、住宅の効率をわずか2％高めるだけで数十億ドルを節約できると見積もりました。
原因を見つけるだけではない
こうした初期のハードウェア革新により、「Essessは大規模なソフトウェア分析の手法を実現できました」と、現在Essessの取締役を務めるSarmaは語ります。
電力会社にとって、これはエネルギー効率化策を実施する可能性が比較的高い、または低い住宅や建物の所有者を特定できることを意味します。そのためにSarmaは、世帯の住宅ローン返済額、入居者の年齢、子どもの人数、光熱費などの世帯・人口統計データを取り込むソフトウェアの開発を支援しました。（その後、このソフトウェアはEssessのエンジニアによってさらに開発されました。）
たとえば米国全土のデータに基づくと、子どもが3人いる世帯は、子どもが2人いる世帯に比べ、漏れをふさぐ可能性が約8％高いと、Essessの社長兼CEO、Tom Scaramellinoは語ります。
「最も深刻な原因、つまり誰が最も多くエネルギーを浪費しているかを突き止めるだけではありません。エネルギーを浪費していても、決して修繕しない顧客もいるからです」と彼は語ります。「実際のエネルギー浪費と、それに対処しようとする心理的要素があります。この2つは別個の分析で、私たちは重ね合わせています。」
電力会社向けの結果からは、たとえば、雨漏りの多い屋根裏を持つ住宅が最も多い郵便番号地域と、その中で屋根裏の断熱材を設置する可能性が最も高い所有者が分かります。Thermal Analytics Programと呼ばれるこのプロセスを通じて、電力会社はエネルギー効率化のマーケティングキャンペーンやその他の顧客向けプログラムの対象を、より適切に絞り込めるとScaramellinoは語ります。
スタートアップによると、Essessを際立たせるもう一つの点は、住宅や建物で使われるエネルギーの約50％を消費する暖房・換気・空調（HVAC）システムの効率を、正確に測定できることです。
HVACシステムの効率は、システム自体、サーモスタットや窓の使用など世帯の行動要因、そして建物外皮の影響を受けます。しかし、現在、メーターを読み取るなどしてHVAC効率を測定する企業は、建物外皮のスキャンを行っていないため、外皮が本当に原因なのかを判断できません。一方、Essessはその情報をすべて持っています。
「メーター使用量が多く、それに対応してHVAC負荷も非常に高いのに、外皮の状態が非常に良好であれば、何か異常が起きていて、HVAC業者が対処する必要があると分かります」とScaramellinoは語ります。
現実という手ごわい顧客
EssessはSarmaにとって3つ目のスタートアップでしたが、それでも大きな課題がいくつかありました。
たとえば赤外線カメラは、温度差や振動、夜間に屋外へ置かれることなどが原因で、毎日調整が必要でした。また、より高度なソフトウェアを必要とするGPSシステムには、絶えず改良を加えなければなりませんでした。
「車を走らせていると、ケーブルが錆びていることに気づくのです」とSarmaは語ります。「カメラを夜通し外に置いておくわけにはいかないと分かったので、簡単に取り外して再び取り付けられるようにしなければなりませんでした。」
ソフトウェアの問題もあります。「システムを動かしてみると、建物の前に木があり、画像の中で木と建物の位置を見分けるのが難しいと分かるのです」とSarmaは語ります。そこで、建物の外壁と周囲の環境をより正確に区別するため、LiDARシステムを導入しなければなりませんでした。
おそらく最も意外で困難だったのは、ハードウェアとソフトウェアがどれほど密接に結びついているかを知ったことだと、Sarmaは語ります。
「これはまさにメカトロニクスです」と彼は語ります。「ハードウェアにわずかな変更を加えただけで、ソフトウェアに大きな影響が及ぶことがあります。『より多くのデータを捉えるためにカメラのフレームレートを切り替えよう』と言っても、ソフトウェアのほかのすべてが変わってしまいます。すべてを一体として考えなければなりません。」
現在4世代目となるこの技術は、実環境での用途に合わせて絶えず改良されてきたことで、Essessが非常に高度なシステムを開発する助けとなったとSarmaは語ります。「現実は手ごわい相手です」と彼は言います。「しかし、それこそがエンジニアリングの本質です。」
この記事は、 MIT Newsとの協力のもと掲載されています。掲載は、世界経済フォーラムが見解を支持することを意味しません。
Forum:Agendaの最新情報を受け取るには、 週刊ニュースレターに登録してください。
著者：Rob MathesonはMIT Newsの寄稿者です。
画像：Essessの熱画像撮影車の1台が捉えた住宅のヒートマップ。Essess。
