Σέρνοντας, περπατήστε, τρέξτε: Κτίρια με τεχνητή νοημοσύνη

Η διαδικασία μεγιστοποίησης της απόδοσης των κτιρίων είναι σταδιακή. Ακριβώς όπως οι άνθρωποι πρέπει να μάθουν να σέρνονται και στη συνέχεια να περπατούν πριν μπορέσουν να τρέξουν, οι διαχειριστές κτιρίων πρέπει πρώτα να συλλέξουν σχετικά βασικά δεδομένα σχετικά με την κατανάλωση ενέργειας που σχετίζονται με συστήματα όπως το HVAC και ο φωτισμός. Όπως όλοι γνωρίζουμε, αν δεν μπορείτε να το μετρήσετε, δεν μπορείτε να το διορθώσετε.

Στη συνέχεια, οι διαχειριστές κτιρίων μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα δεδομένα που έχουν συγκεντρώσει για να κάνουν σταδιακές βελτιώσεις σε τομείς όπως η ενεργειακή απόδοση, οι λειτουργίες και η άνεση.

Η «λειτουργία», στο πλαίσιο της διαχείρισης κτιρίων, λαμβάνει χώρα όταν δεδομένα από διαφορετικές πηγές μέσα σε ένα κτίριο και ακόμη και σε πολλά κτίρια ενσωματώνονται, αναλύονται και ενεργούνται σε πραγματικό χρόνο, αυτόνομα με βάση την τεχνητή νοημοσύνη.

Κατά την άποψή μου, το μέλλον των κτιρίων είναι το ακόλουθο: βιώσιμα, αυτόνομα κτίρια με χαμηλότερο κόστος συντήρησης.

Κατά κάποιο τρόπο, αυτό το μέλλον έφτασε

Ανάπτυξη και σύνδεση αισθητήρων

Το μεγαλύτερο εμπόδιο για πιο βιώσιμα και κερδοφόρα κτίρια προέρχεται από την έλλειψη δεδομένων σχετικά με τα συστήματα και τις λειτουργίες κτιρίων. Πρέπει να λύσουμε τη συλλογή δεδομένων, τόσο στη φάση 1 όσο και στη δεύτερη φάση, και αυτό γίνεται με την ανάπτυξη αισθητήρων και τη σύνδεση με το υπάρχον σύστημα διαχείρισης κτιρίων εσωτερικής εγκατάστασης.

Τα συστήματα HVAC καταναλώνουν έως και το 70% της ετήσιας ενέργειας που χρησιμοποιείται στα κτίρια, και η μεταβλητότητα σε παράγοντες όπως η ροή του αέρα, η υγρασία, η πίεση και η θερμοκρασία επηρεάζουν την απόδοση των συστημάτων. Οι αισθητήρες που παρακολουθούν μεταβλητές όπως αυτές δημιουργούν μια πληθώρα πληροφοριών που μπορούν να αξιοποιηθούν από αλγόριθμους AI για να επιτύχουν ένα επίπεδο αποτελεσματικότητας που διαφορετικά δεν θα ήταν δυνατό. Ομοίως, οι αισθητήρες πληρότητας και κίνησης μπορούν να δημιουργήσουν δεδομένα σε πραγματικό χρόνο σχετικά με τη χρήση ενός κτιρίου που μπορούν να αξιοποιηθούν για την ενίσχυση της αποτελεσματικότητας.

Η συλλογή δεδομένων είναι κρίσιμη και η συγκέντρωση δεδομένων από πολλαπλές πηγές - όπως αυτοματισμοί κτιρίων και συστήματα διαχείρισης κτιρίων - πολλαπλασιάζει την ικανότητά σας να βελτιώσετε την κερδοφορία και την αποδοτικότητα εντός ενός κτιρίου και επίσης μεταξύ πολλών κτιρίων σε ένα χαρτοφυλάκιο. Επειδή τα κτίρια ευθύνονται για το 40% της συνολικής κατανάλωσης ενέργειας παγκοσμίωςΗ μείωση της κατανάλωσης ενέργειας σε αυτόν τον τομέα έχει παγκόσμιες επιπτώσεις στο κλίμα.
Τα αναλυτικά στοιχεία με δυνατότητα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν επίσης να βοηθήσουν στη μείωση του χρόνου διακοπής λειτουργίας του συστήματος και στη βελτίωση της αποτελεσματικότητας ανιχνεύοντας ανώμαλη συμπεριφορά σε στοιχεία συστήματος, όπως βαλβίδες και ενεργοποιώντας μια ειδοποίηση συντήρησης.

Επειδή η συντήρηση και η επανεκπαίδευση των αλγορίθμων Building X συμβαίνουν αυτόματα, τα μοντέλα συνεχίζουν να διατηρούν την ακρίβειά τους καθώς αλλάζουν οι συνθήκες και τα σχετικά δεδομένα τους. Πιστεύουμε ότι το καλύτερο AI είναι αυτό που λειτουργεί στο παρασκήνιο και επιτρέπει στους πελάτες να επικεντρωθούν στην επιχείρησή τους.

Έχουμε ενσωματωμένους αλγόριθμους στο Building X που σας επιτρέπουν να κάνετε κάποιο επίπεδο βελτιστοποίησης σε δώδεκα διαφορετικές πτυχές της βιωσιμότητας, σε διαφορετικές πτυχές της κατανάλωσης ενέργειας και σε διαφορετικές πτυχές της ασφάλειας και των λειτουργιών. Είναι ένα ταξίδι, και μόλις ξεκινήσαμε αυτό το ταξίδι.

Μελλοντικές ευκαιρίες με αυτόνομη συμπεριφορά

Ενόψει της επιτακτικής ανάγκης κλιμάκωσης έξυπνων λύσεων υποδομής και αυτοματισμού σε κτίρια που εξακολουθούν να στερούνται αυτών, ξεκινήσαμε XCELERATOR ΤΗΣ SIEMENS. Το Building X αποτελεί μέρος αυτής της ανοιχτής ψηφιακής επιχειρηματικής πλατφόρμας που επιτρέπει στους πελάτες να επιταχύνουν τον ψηφιακό μετασχηματισμό τους ευκολότερα, γρηγορότερα και σε κλίμακα. Siemens Xcelerator είναι η πρόσκλησή μας προς τους συνεργάτες, τους πελάτες και τους προγραμματιστές να συνεργαστούν - και να κάνουν την τεχνητή νοημοσύνη βιομηχανικής ποιότητας. Και, καθώς αναπτύσσονται περισσότεροι αισθητήρες και καθώς η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται πιο ισχυρή, οραματιζόμαστε πρόσθετες ευκαιρίες για να κάνουμε τη διαχείριση κτιρίων πιο βιώσιμη, παραγωγική και κερδοφόρα.

Σήμερα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ανιχνεύσει προληπτικά σφάλματα πριν εμφανιστούν, αλλά στο μέλλον θα μπορούσε να διαμορφωθεί ώστε να λαμβάνει ενέργειες όπως η ενεργοποίηση μιας εντολής εργασίας με βάση τα δεδομένα που συλλέγει. Θα μπορούσε επίσης να βελτιστοποιήσει τη χρήση του χώρου για την προώθηση της ενεργειακής απόδοσης προτείνοντας θέσεις εργασίας για τους υπαλλήλους μέσα σε ένα κτίριο, έτσι ώστε να συγκεντρώνονται σε μια κεντρική περιοχή που θερμαίνεται ή ψύχεται ανάλογα με την εποχή.

Ωστόσο, καθώς η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται πιο αυτόνομη, θα εξακολουθεί να καθοδηγείται από τις παραμέτρους που ορίζουν οι διαχειριστές κτιρίων για αυτήν. Οι αλγόριθμοι θα μπορούσαν να προσαρμόσουν το ρυθμό ανταλλαγών αέρα για να προστατεύσουν την υγεία των ενοίκων κατά τη διάρκεια των περιόδων κρυολογήματος και γρίπης, για παράδειγμα, ή ένας ιδιοκτήτης κτιρίου μπορεί να κατευθύνει το σύστημα να βελτιστοποιήσει τα εξαρτήματα HVAC για να παρατείνει τη διάρκεια ζωής του συστήματος.

Η τρίτη φάση είναι αυτόνομη συμπεριφορά, όπου όλα αυτά συμβαίνουν μόνα τους σε συνεχή βάση. Έχουμε ακόμα ένα μακρύ ταξίδι για να προσθέσουμε περισσότερες δυνατότητες και να βελτιστοποιήσουμε κάθε στοιχείο κτιρίου. Τα πιθανά οφέλη - για τις κατώτατες γραμμές των οργανισμών και για το περιβάλλον που όλοι μοιραζόμαστε - είναι τεράστια.

Ο Rahul Chillar είναι Ανώτερος Αντιπρόεδρος και Επικεφαλής του Building X στην Έξυπνη Υποδομή της Siemens