出乎 Mark Chung 預料的一張500美元昂貴電費單，激發出他的好奇心。
除了靠系統裡到處安裝的「智慧電錶」外才能略知一二外，矽谷的電力單位無法對此提出解釋，他決定自己來解決此事。
這個受過史丹佛大學訓練的電力工程師，將從住家附近五金行買到的廉價電錶進行改裝，加入了 Wi-Fi 連線功能，建立起一份住家用電圖。
用電圖內顯示泳池幫浦有一處使用傳統工具找不到的故障，造成大量電流過度負載。更重要的是，他在這個過程中明白建築物通常缺乏電腦化管理辦法，要從中取得資訊有多麻煩。
Verdigris 智慧感應器
這讓他激發出成立 Verdigris 這家新創公司的想法，使用 GPU 人工智慧技術為建築物進行節能。
那麼頭痛的大問題來了。
建築物的用電量佔了全球用電量的七成，其中的六成又都浪費掉，相當於每年浪費了一千億美元的電費。如果他成功的話，有機會減少全球 15% 的溫室氣體排放量。
Verdigris 將獨家無線感應器夾在主電源、配電盤和電路上，以解決這個問題。多數建築物偶爾派人以走動方式去查核用電量，Verdigris 的數位系統卻可隨時將用電量資料上傳到雲端。
Verdigris 藉此可將原始資料賣給大樓管理單位，或是運用自家的人工智慧演算法提供它獲得的深入見解資料；甚至還能將資料與大樓的管理系統進行整合，自動控制用電情況。
Verdigris 的執行長 Chung 表示藉由預測問題和找出優化及自動化的區域，可以加快企業的動作和完成更多工作，像是旅館主管能在客人注意到前，便查覺和解決建築物的問題。
要不是頻寬成本大幅跌落，還有感應器和資料收集／處理／儲存技術的成長，推動人工智慧的蓬勃發展，也無法完成這些目標。
Verdigris 追蹤器是一項行動裝置 app，
可即時追蹤、通知及偵測異常事件。
「人工智慧已經深入到我們生活的各層面：我們的旅行、生產食物、工作、生活，都跟人工智慧脫不了關係。智慧建築是這股趨勢下最有價值，也是最大的商機之一。」Chung 說。
Chung 將這項見解用在協助其他屋主和大型建物上，並沒有花太長時間（其實 NVIDIA 正在研究如何將 Verdigris 的技術用在降低自家矽谷園區的用電量）。
Verdigris 使用 Pascal 架構 NVIDIA GPU 來訓練它的模型。Chung 估算相較於使用 CPU，使用 GPU 的方式有助於將訓練時間加快20倍。他預料隨著 Verdigris 開始進入電路分類領域，GPU 加速技術會扮演更吃重的角色，而卷積神經網路也能用於解決其它問題。
從智慧建築到智慧城市
同時 Verdigris 也打算將其技術用於提高能源使用效率和降低碳足跡上。Chung 表示他最終期望 Verdigris 的技術不只是用在智慧建築優化上，還能用在智慧城市方面。
「要是出現大型災害，城市的應變方式就是停止中央事務以外一切事務的運轉，並且重新調整能源供應方向，加大支持人們生活的力度。」Chung 說。
這個工作沒有做完的一天，Chung 說，「除非我們住在一個自動化的星球上」。