Wie künstliche Intelligenz Gebäude smart macht
Eine der wichtigsten Komponenten intelligenter Gebäude ist künstliche Intelligenz. Ohne sie kann ein Gebäude kaum als intelligent angesehen werden, da Eigentümer und Verwalter ohne sie nicht in der Lage sind, ihren Mietern die sicherste und komfortabelste Umgebung zu bieten.
Damit eine Bauplattform Daten aus mehreren Quellen sammeln kann, muss sie zunächst Informationen von intelligenten Technologien wie Gebäudemanagementsystemen erhalten. Infogrid ist ein gutes Beispiel. Diese Daten sollten dann in eine anpassbare, skalierbare cloudbasierte Plattform eingespeist werden, die die Daten standardisiert und sicher speichert. Dies entspricht jedoch noch nicht den Standards von Smart Buildings.
Echte Innovation entsteht, wenn eine Plattform mit integrierter KI verwendet wird. Durch die Integration und Verbesserung der Intelligenz im gesamten Gebäude oder Grundstück ermöglichen diese Technologien den Bewohnern, das Gebäude besser zu bedienen. Dazu gehören die Modellierung der Gebäude- und Anlagenleistung sowie Daten zu Gebäudesystemen und externen Inputs wie Wetter oder Verkehr.
Dies wiederum ermöglicht maschinelles Lernen, die Bodenfläche kontinuierlich zu optimieren, um Energieverbrauch und Abfall zu reduzieren.
Durch die automatische Reduzierung des Stromverbrauchs in Gebieten mit weniger Verkehr können beispielsweise Energieeinsparungen erzielt werden, indem Sensoren rund um die Anlage beobachtet und auf der Grundlage der Daten in Echtzeit Entscheidungen getroffen werden. Dies kommt dem Betriebsergebnis und der Umwelt des Gebäudes zugute und stellt gleichzeitig sicher, dass sich das Personal jederzeit wohlfühlt.
Das Folgende ist die Auswirkung des Einsatzes von KI auf den Aufbau von Intelligenz.
Künstliche Intelligenz in Gebäuden nutzen, um intelligente und nachhaltige Bauziele zu erreichen
Mit Hilfe kostengünstiger, leicht zugänglicher und hochentwickelter IoT-Geräte werden aus jedem Winkel des Gebäudes riesige Mengen nützlicher Daten gesammelt. Wenn die Datenerfassung ordnungsgemäß überprüft und verarbeitet wird, kann sie Managern nützliche Geschäftseinblicke für die Entscheidungsfindung liefern.
Künstliche Intelligenz spielt auch eine wichtige Rolle bei der Umwandlung von Rohdaten in nutzbare Intelligenz. Ohne diese außergewöhnliche Technologie wären die gewonnenen Informationen nutzlos oder bedeutungslos. Gebäudemanager können durch KI die Anlagenauslastung verbessern, den Komfort der Mieter erhöhen und die betriebliche Effizienz in größerem Maße sicherstellen. Genau das erhalten Sie durch die Verwendung eines Informationsrasters.
Gebäudewartung
Jeder möchte, dass seine Gebäudebereiche hygienisch, regelmäßig gewartet und sicher sind. Durch die Zusammenarbeit mit einem professionellen Reinigungsunternehmen können Gebäudeverwalter dafür sorgen, dass ihr Gebäude jederzeit sauber und sicher bleibt.
Jeder Winkel des Gebäudes kann durch Sensoren und Kameras detailliert erfasst werden. Wenn diese Daten in ein KI-Tool geladen werden, kann es Gebäudemanager auf Bereiche aufmerksam machen, die sofort gereinigt werden müssen, und so das Erlebnis für die Bewohner verbessern.
Wassermanagement
Wir verbringen 90 % unserer Zeit in Innenräumen. Denken Sie über die Wassermenge nach, die wir täglich für verschiedene Zwecke verbrauchen. Es wird geschätzt, dass die durchschnittliche amerikanische Familie täglich 300 Gallonen Wasser zu Hause verbraucht. Bedenken Sie, wie viel Wasser weltweit verbraucht wird.
Wir verbringen 90 % unserer Zeit drinnen. Bedenken Sie, wie viel Wasser wir täglich für verschiedene Zwecke verbrauchen. Einer groben Schätzung zufolge verbraucht der durchschnittliche amerikanische Haushalt 300 Gallonen Wasser pro Tag, und bedenken Sie, wie viel Wasser weltweit verbraucht wird.
Die Wasserressourcen versiegen. Daher ist es wichtig, den Wasserverbrauch zu berücksichtigen und die notwendigen Maßnahmen zu ergreifen, um ihn zu reduzieren. Daher müssen Gebäudemanager genau auf den Wasserverbrauch jedes Hauses oder Büros achten.
Eine manuelle Verfolgung des Wasserverbrauchs ist jedoch äußerst unmöglich. Künstliche Intelligenz ist in dieser Hinsicht sehr nützlich.
Parkunterstützung
In der heutigen schnelllebigen Welt ist das Parken für viele Menschen ein großes Problem. Wenn Sie an einen neuen Ort reisen, kann die Suche nach einem Parkplatz lange dauern. Menschen ziehen es vor, nicht mit anderen zu interagieren, es sei denn, dies ist unbedingt erforderlich.
Künstliche Intelligenz kann in diesen Situationen sehr wichtig sein. Parkplätze können mithilfe von Drucksensoren am Boden und mehreren Kameras in der Nähe untersucht werden. Nach Eingabe dieser Informationen analysiert das KI-Parktool die Parkplatzauslastung und liefert umfassende Informationen zu freien Plätzen.
Besucher können mit nur wenigen Fingertipps auf ihrem Smartphone Details zu verfügbaren Parkplätzen abrufen. Tatsächlich führt die App den Benutzer bei der Suche nach einem geeigneten Parkplatz. Diese Unterstützung wird das Besuchererlebnis verbessern und gleichzeitig den Energieverbrauch senken. Das ist der Vorteil von künstlicher Intelligenz und smarten Strukturen.
Fehlererkennung
Um die Sicherheit aufrechtzuerhalten, müssen Gebäude ständig auf Probleme und Anomalien überprüft werden. Um dies zu erreichen, benötigen Gebäudemanager ein engagiertes Expertenteam, das die Instandhaltung des Gebäudes überwacht.
Abhängig von der Komplexität des Gebäudes kann dies jedoch zu Ärger führen. Künstliche Intelligenz ist in der Lage, Daten aus unterschiedlichen Quellen kontinuierlich zu verarbeiten. Das KI-Tool untersucht die Eingaben, sucht nach Trends und deckt alle unentdeckten Informationen zu Problemen oder technischen Problemen auf.
Zum Beispiel werden in Aufzügen installierte Sensoren und Kameras Daten über den Betrieb des Aufzugs aufzeichnen. Anschließend werten Tools der künstlichen Intelligenz die Daten aus, um festzustellen, ob der Aufzug ordnungsgemäß funktioniert oder möglicherweise eine Fehlfunktion aufweist. Dann können proaktive Korrekturmaßnahmen umgesetzt werden, bevor der Aufzug nicht mehr ordnungsgemäß funktioniert.
Belegungsüberwachung
Der Einsatz künstlicher Intelligenz hilft Gebäudeeigentümern dabei, zu verfolgen, wie Menschen ihre Gebäude nutzen. Daher können Sie als Eigentümer ein sichereres Arbeitsumfeld für Ihre Mitarbeiter schaffen. Infogrid ist eine der besten Plattformen für Belegungsüberwachungssysteme auf dem Markt.
Lassen Sie KI für sich arbeiten
Der wichtigste Faktor bei intelligenten Gebäudetechnologien ist, dass sie wie vorgesehen funktionieren. Jeder Bauleiter, Betriebsleiter oder Gesundheits- und Sicherheitsleiter kann sich mit der Plattform verbinden und Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten treffen, weshalb KI so leistungsstark ist.
Dies ist das Ergebnis des Aufbaus einer skalierbaren Cloud-Plattform, die dabei hilft, alles zu überwachen und Maßnahmen zu ergreifen, von der HVAC über die Zugangskontrolle und das Belegungserlebnis bis hin zur Branderkennung. Allerdings kann KI von jedem genutzt werden; es sind nicht nur die Menschen, die für den Betrieb des Gebäudes verantwortlich sind.
Heutzutage stellen viele intelligente Gebäude ihre Technologie jedem Bewohner zur Verfügung, egal ob er in einem Büro arbeitet, Lehrer, CEO oder Krankenschwester ist. Mit nur einem Fingertipp können Besucher mit einer gebäude- oder campusspezifischen Smartphone-App einen Besprechungsraum oder eine Betriebssuite reservieren, Wegbeschreibungen von A nach B erhalten oder die Wartung benachrichtigen, wenn ein Problem auftritt.
Durch die richtige Implementierung der richtigen KI-Technologie können sich Gebäudeverwaltungsunternehmen verändern, um sich stärker an den Abläufen der Mieterorganisationen auszurichten, den Mietern die Erfahrungen zu bieten, die sie brauchen und wollen, und ihre eigene betriebliche und finanzielle Gesundheit zu unterstützen.
Darüber hinaus wird uns die intelligentere Gestaltung von Gebäuden dabei helfen, einige der schwierigsten Hindernisse zu überwinden, nicht zuletzt die strengen Netto-Null-Emissionsstandards und Nachhaltigkeitsstandards, die Unternehmen jetzt erfüllen müssen.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
