Искусственный интеллект помогает снизить углеродный след зданий

Искусственный интеллект начинает помогать зданиям становиться более экологичными.

По данным Международного энергетического агентства, в 2022 году на поддержание работоспособности наших зданий пришлось примерно 26% мировых выбросов парниковых газов, связанных с энергетикой. Чтобы мир достиг нулевых выбросов к 2050 году, агентство утверждает, что энергия, которую эти здания потребляют на квадратный метр (около 11 квадратных футов), должна снизиться примерно на 35% к 2030 году.

За последние пару десятилетий девелоперы и строительные компании стремились к более эффективному использованию энергии в зданиях. Сертификат «Лидерство в энергетическом и экологическом проектировании», или LEED, выдается зданиям, которые соответствуют стандартам экономии энергии, воды, отходов и другим экологическим целям.

Правительства также вводят все более строгие энергетические кодексы для коммерческих помещений. Тем не менее, более 80% зданий не имеют интеллектуальных систем для эффективного управления энергопотреблением.

JLL, которая управляет миллиардами квадратных футов коммерческой недвижимости по всему миру, делает ряд инвестиций, чтобы предоставить системы искусственного интеллекта компаниям, стремящимся сократить свои выбросы. Экономическое обоснование: экологически чистые здания взимают более высокую арендную плату и находятся на рынке в течение меньшего времени. JLL заявляет, что ожидает, что к 2025 году 56% организаций будут платить надбавку за экологичные пространства.

«Мы хотим сделать каждое здание настолько умным, насколько это возможно», — сказал Рамья Равичандар, вице-президент JLL Technologies по технологическим платформам — умным и устойчивым зданиям. «Если вы не можете измерить то, что важно, вы не сможете внести изменения».

Инвестиции JLL включают в себя Turntide, компанию, базирующуюся в Саннивейле, Калифорния, которая устанавливает электродвигатели в сочетании с небольшими компьютерами, которые учатся на шаблонах для более точного управления отоплением и охлаждением, а также Envio Systems, берлинскую компанию, которая разрабатывает датчики для отслеживания температуры в здании. использование, размещение и другие факторы для регулировки освещения, охлаждения и аналогичных видов деятельности, связанных с энергопотреблением.

«Нужно ли мне включать свет? Нужно ли мне выключать кондиционер на третьем этаже, потому что на этой неделе вся компания работает из дома?», — сказал Равичандар. «Если у вас есть система, она неумолима и постоянно обрабатывает эту информацию».

Как правило, строительные системы искусственного интеллекта учатся на исторических закономерностях и повседневных привычках жильцов, чтобы прогнозировать и включать и выключать что-либо. Например, программное и аппаратное обеспечение, которое автоматически управляет освещением, отоплением и охлаждением, может помочь зданиям сократить годовое потребление энергии на 20 и более процентов.

Тем не менее, остаются препятствия на пути установки большего количества систем искусственного интеллекта, включая сбор данных из широкого спектра источников в зданиях, таких как датчики, которые часто недостаточно взаимосвязаны. «Модернизация существующих зданий такими датчиками и инфраструктурой, а также обеспечение стабильного качества данных может оказаться ресурсоемкой», — сказал Равичандар.

У ИИ есть большой потенциал по сокращению выбросов зданий, но его эффективность зависит от данных, на которых он учится. Только от 10% до 15% зданий имеют оборудование или системы для сбора данных, необходимых для поддержки искусственного интеллекта, говорит Томас Кисслинг, технический директор Siemens Smart Infrastructure. «ИИ в зданиях работает, если у вас есть данные», — сказал он. «Плохие данные означают, что вы не можете создавать какие-либо расписания, правила или более сложные варианты использования искусственного интеллекта. У вас должны быть данные».

Siemens использует искусственный интеллект для сравнения одного здания с тысячей аналогичных зданий, чтобы спрогнозировать, какой может быть экономия энергии после перехода на интеллектуальную систему управления энергопотреблением.

«Даже если вы просто знаете адрес этого коммерческого здания, и, возможно, у вас есть счет за электроэнергию, и, возможно, у вас есть некоторая информация высокого уровня о том, какую марку системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха использует здание, в наши дни этого достаточно, чтобы составить профиль строить с учетом того, что вы, вероятно, можете получить», — сказал Кисслинг.

Еженедельный обзор экологических, социальных и управленческих вопросов и стратегий для лиц, принимающих корпоративные решения.