Incorpore divers flux de données, y compris les réglages du thermostat, les préférences de confort familial et les conditions météorologiques locales dans des algorithmes d'apprentissage sophistiqués. Cela profite au consommateur en automatisant les réglages du thermostat pour maximiser les économies. La plateforme simplifie également le processus de lancement d'un programme de réponse à la demande, un avantage supplémentaire pour les services publics et les fournisseurs d'énergie afin d'obtenir une réduction maximale de la charge.