Tin tức công nghệ: Thành phố thông minh 3 cách AI làm cho các tòa nhà thông minh hơn

Tin tức công nghệ: Thành phố thông minh 3 cách AI làm cho các tòa nhà thông minh hơn

3 cách AI làm cho các tòa nhà thông minh hơn

Tương lai của AI trong các tòa nhà rất sáng sủa, nhưng con người sẽ luôn cần thiết để sử dụng và định hướng công nghệ đúng cách.

Đối với hầu hết các cá nhân, các tòa nhà thương mại được xem như gạch và vữa, cấu trúc tĩnh.

new diagram smartbuildings

Tuy nhiên, có một khía cạnh công nghệ phức tạp đối với các tòa nhà thương mại, từ các nền tảng phần mềm điều khiển thang máy đến hệ thống chiếu sáng thông minh thường bị bỏ qua.

Chính những tính năng này nhấn mạnh cách các tòa nhà thương mại có thể hưởng lợi từ các công nghệ đột phá như Trí tuệ nhân tạo (AI).

Giảm chi phí, tăng khả năng truy cập và độ tinh vi cao hơn của các thiết bị IoT đã giúp việc tạo dữ liệu về hiệu suất của các tòa nhà và các hệ thống bên trong chúng ở mức độ chi tiết dễ dàng hơn.

Tại cốt lõi của nó, IoT cho phép các thành phần khác nhau giao tiếp với nhau mà không cần bất kỳ trí thông minh nào. Việc thiếu thông minh có nghĩa là một tòa nhà có thể tạo ra một kho dữ liệu cần được lọc thủ công thông qua các thông tin chi tiết về hoạt động.

Điều này đã tạo ra một cơ hội chính để áp dụng AI để biến dữ liệu thành thông tin có thể thực hiện được. Không có AI, việc kết hợp dữ liệu từ một tòa nhà sẽ tốn thời gian hoặc được coi là thông tin vô dụng.

Khi AI tiếp tục thâm nhập vào thị trường, dưới đây là ba cách mà nó có thể được sử dụng để làm cho các tòa nhà thông minh hơn.

Smart cities 1024x670

1. Tối ưu hóa năng lượng dự đoán

Khi nói đến việc giảm tiêu thụ năng lượng, các tòa nhà phụ thuộc vào báo cáo thực tế, chủ yếu phân tích năng lượng nào đã được sử dụng và sau đó thực hiện thay đổi với hy vọng rằng sẽ sử dụng ít năng lượng hơn vào lần tới. AI và phân tích dự đoán đang phá vỡ điều này theo hướng tiếp cận chủ động moe.

Ví dụ, hãy sử dụng tối ưu hóa hệ thống sưởi và làm mát trong tòa nhà.

Kiểm soát nhiệt độ phòng trong tòa nhà cũng giống như kiểm soát tốc độ khi đi xe đạp. Nhiều lực thay đổi tốc độ của một chiếc xe đạp khi nó đang chuyển động.

Đạp xe tạo ra một lực đẩy xe đạp về phía trước. Ngoài ra còn có ma sát, trọng lực và các lực khác làm việc để làm chậm người lái. Chiếc xe đạp di chuyển với tốc độ không đổi khi các lực dùng để đẩy xe đạp về phía trước ở trạng thái cân bằng với các lực tác dụng làm chậm nó.

Trong trường hợp hệ thống sưởi và làm mát (HVAC), có rất nhiều tải nhiệt ảnh hưởng đến nhiệt độ của không gian. Để làm mát căn phòng, hệ thống sẽ thổi khí lạnh vào không gian để giảm nhiệt độ.

Tuy nhiên, các tải nhiệt khác như hoạt động của con người, bức xạ mặt trời và nhiệt từ thiết bị điện tử làm tăng nhiệt độ phòng. Khi các tải này cộng với 0, nhiệt độ phòng được cố định.

Hãy tưởng tượng rằng bạn đang đi xe đạp trên đường với các lớp lên dốc và xuống dốc. Bạn sẽ đi xe với tốc độ không đổi? Chắc là không. Bạn sẽ xây dựng động năng (đạp nhanh hơn) để đi lên một ngọn đồi và có lẽ bờ biển sẽ xuống dốc.

Các nền tảng quản lý năng lượng dựa trên AI có thể xác định các chương trình nâng cấp trên nền tảng của trò chơi điện tử trên nền tảng AI bằng cách áp dụng AI dưới dạng học máy vào các mô hình tiên tiến của một đặc tính nhiệt của tòa nhà.

Nó sẽ xác định khi nào hợp lý để ngăn chặn tòa nhà để tránh sử dụng năng lượng trong nhiều giờ khi năng lượng ở mức giá cao nhất (dốc lên) hoặc khi nào giảm nhiệt do thời gian không hoạt động trong tòa nhà dựa trên mô hình sử dụng lịch sử (xuống dốc ).

Đây là tất cả đạt được trong khi giữ nhiệt độ trong một phạm vi thoải mái cho người thuê nhà.

tomorrows smart cities

2. Bảo trì phòng ngừa và phát hiện lỗi

Ngoài việc tối ưu hóa các hoạt động hàng ngày, AI và học máy có thể được dựa vào để phát hiện lỗi. Các kỹ thuật AI rất phù hợp trong việc tìm hiểu mối quan hệ giữa các biến đầu vào và đầu ra chỉ sử dụng dữ liệu, không có mô hình toán học.

Công nghệ này có thể vượt trội trong việc phân tích dữ liệu từ các hệ thống và thiết bị IoT khác nhau trong một tòa nhà để xác định sự bất thường và sự không nhất quán. Sau khi xác định các triệu chứng này, AI có thể được sử dụng để nhắm mục tiêu chẩn đoán.

Nó cũng rất quan trọng để lưu ý các giới hạn của AI. Mặc dù ở cốt lõi của nó, phát hiện lỗi là một vấn đề kỹ thuật - rằng AI có thể giúp giải quyết - trực giác và chuyên môn của con người vẫn cần thiết.

Trong một thế giới lý tưởng, các dị thường dữ liệu sẽ được tự động phát hiện bằng thuật toán AI, sau đó được xử lý ngay lập tức và xác định nguyên nhân gốc rễ.

Tuy nhiên, trong một tòa nhà có một vấn đề sâu hơn về sự hạn chế tài nguyên. Thường có nhiều khía cạnh tinh tế và chất lượng hơn để phát hiện các vấn đề đòi hỏi một người phải lọc.

Chi phí, ROI và các khoản tiền khả dụng phải được xem xét từ góc độ ngân sách. Có thể có 10 -20 mặt hàng trong danh sách có ROI tốt và tác động thoải mái, nhưng AI sẽ không biết rằng một phòng cần phải hoạt động cho một sự kiện sắp tới hoặc một bộ phận ở ngoài thị trấn, vì vậy hãy ưu tiên phần đó một tòa nhà sẽ không gây ra sự gián đoạn.

Vì những lý do này, sự kết hợp AI trong một tòa nhà, kết hợp với trung tâm điều hành quốc gia (NOC) để lọc các nhu cầu định tính của khách hàng là chiến lược tốt nhất cho các cơ sở hạn chế tài nguyên.

FMCS400 layout

3. Cải thiện sự thoải mái của người thuê nhà

Sử dụng AI để tối ưu hóa các hoạt động xây dựng và ngăn ngừa lỗi sẽ tạo ra một môi trường thoải mái hơn cho người thuê.

Khám phá mối quan hệ giữa sự thoải mái, phản hồi của người thuê trực tiếp và AI có lẽ là một trong những phát triển gần đây trong các tòa nhà thông minh.

Các công ty đang tích cực chạy đua để tìm ra những cách tốt nhất để cá nhân hóa sự thoải mái cho các cá nhân trong một nơi làm việc chung. Mặc dù không có con đường rõ ràng nào về việc điều này sẽ phát triển như thế nào trong tương lai, nhưng chắc chắn rằng con người đóng vai trò là cảm biến tối thượng trong một tòa nhà.

Do đó, việc tích hợp các ứng dụng di động - và có lẽ là thiết bị đeo tay - có thể sẽ có vai trò lớn trong cách người thuê tương tác với các tòa nhà.

Như đã đề cập trước đây, AI có thể được sử dụng để tinh chỉnh các mô hình tiên tiến về cách một tòa nhà hoạt động dựa trên nhiều biến số khác nhau. Sử dụng một ứng dụng hoặc cơ chế phản hồi khác cho đầu vào của người thuê có khả năng là một luồng dữ liệu khác để cải thiện mô hình đó.

Đây là một khái niệm ban đầu và vẫn chưa biết điều này có thể phát hiện ra hoặc theo cách nào nó sẽ tác động đến cách các tòa nhà thông minh được vận hành. Mục tiêu của bất kỳ tòa nhà thông minh nào là tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho những người bên trong nó, điều này làm cho phản hồi của người thuê trở nên quan trọng.

Tương lai của AI trong các tòa nhà rất sáng sủa nhưng chuyên môn của con người sẽ luôn cần thiết để sử dụng và định hướng công nghệ đúng cách.

FMCS400

Theo truyền thống, không gian tòa nhà chậm được áp dụng các công nghệ mới nhưng việc áp dụng các giải pháp dựa trên AI là không thể tránh khỏi vì nó tận dụng sự bùng nổ trong việc áp dụng các thiết bị điều khiển IoT trong các cơ sở.