Valutato

Urbanopy

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I 'punti Team' vengono assegnati in base all'idoneità della soluzione per il tipo di innovazioni ricercate da Team for the Planet. Corrispondono all'analisi di diversi fattori :

  • Potenziale di impatto: punteggio medio di impatto > 4 => 0,5 punti / se > 4,15 => 1 punto.
  • coerenza globale: tutti i punteggi medi dei 6 criteri di selezione > 2,5 => 1 punto.
  • il favorito: % delle valutazioni che considerano l'innovazione come la migliore per agire su larga scala contro i gas serra > 20% => 1 punto
  • Obiettivo: convalida dell'ambito di intervento di Team > 90% => 0,5 punti + livello sufficiente di maturità dell'inno => 0,5 punti
  • accettazione sociale: punteggio di analisi semantica dei commenti > 0 => 0,5 punto/ se > 3500 => 1 punto
20 valutazioni

Soggetto a valutazione : Dopo essere stati pre-selezionati per assicurarsi che soddisfino uno dei 20 problematiche presentate da Team for the Planet e che abbiano il grado di maturità previsto, le innovazioni sono presentate per la valutazione.

Rendre nos toits actifs en phase avec les transitions à venir

La leva politica utilizzata
Efficienza energetica
Il settore commerciale
Energia
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Data di presentazione 03 dicembre 2020 Fondatori Buno VIOLLEAU VIOLLEAU Luogo di sviluppo Francia

Il progetto in dettaglio

NB: questo modulo deve essere compilato completamente dalle persone che propongono l'innovazione.

Qual è il problema risolto?

L'innovation réside sur l'intelligence artificielle rendant le système de récupération de chaleur innovant mais aussi sur le modèle économique symbiotique qui repose sur une activité économique liée à l'agriculture urbaine, des économies d'énergies et la production d'une nouvelle forme d'Enr.

Come si risolve?

Urbanopy apporte une solution à plusieurs enjeux du XXIème siècle ; Circuit court / Énergie verte / Économie d'énergie / Transition urbaine / Biodiversité / Ilot de chaleur.

Chi sono i potenziali clienti?

Gestionnaire de bâtiment / collectivités / bailleurs / ...

In che modo questa soluzione è diversa?

Une intelligence artificielle qui permet de prédire le comportement thermique des bâtiments pour optimiser la récupération de chaleur et maintenir une consigne dans la serre