Die Energieeffizienz von Gebäuden steht zunehmend unter Druck
Der Wert eines Gebäudes wird maßgeblich von der Energieeffizienz des Gebäudes beeinflusst. Mit Hilfe des IoT wird die Energieoptimierung zu einer der effektivsten Möglichkeiten, den Energieverbrauch zu senken und so den Immobilienwert zu steigern und den CO2-Ausstoß zu reduzieren.
Die Welt wird intelligenter – Autos fahren selbst, Drohnen kultivieren Apfelbäume, Körpersensoren überwachen die menschliche Gesundheit und viele andere intelligente IoT-Anwendungen. Ein Industriesektor, der sich jedoch eher langsam an intelligente Lösungen angepasst hat, ist der Bausektor, obwohl Energieeffizienz in Gebäuden ein heißes Thema ist – und das aus gutem Grund:
Insgesamt sind Gebäude in der EU für 40 % des Energieverbrauchs verantwortlich und 36 % der Treibhausgasemissionen, das ist einfach nicht nachhaltig
Heute sind 75 % der Gebäude in Europa nicht energieeffizient, und es wird vorhergesagt, dass bis 2050 95 % davon noch genutzt werden, was insbesondere bedeutet In Zeiten der Energiekrise werden Eigentümer viel Geld verschwenden. Um das Gesamtziel der EU, die Emissionen bis 2030 zu reduzieren, zu erreichen, muss die Bauindustrie ihre eigenen Emissionen um 60 % reduzieren Europa durchlebt eine Krise Während der Energiekrise greifen viele Energieversorger auf die fossile Energieproduktion zurück, um den Bedarf zu decken. Der Aufruf zum Handeln ist groß, aber Geld, Zeit und Ressourcen sind begrenzt. Die wichtigste Frage ist, wo investiert werden soll.
Wo investieren – Stahl und Beton oder IoT und KI?Die kurze Antwort lautet: Beides
Die offensichtlichen Lösungen für die oben genannten Herausforderungen bestehen darin, die Gebäudeisolierung zu verbessern, Fenster zu ersetzen und Wärmepumpen zu verwenden fossile Heizsysteme. Offensichtlich muss dies getan werden, aber seien wir ehrlich: Es wird nicht über Nacht passieren. Die derzeitige energetische Erneuerungsrate für den europäischen Gebäudebestand beträgt 1 %, und der größte Teil des derzeit weltweit vorhandenen Gebäudebestands wird auch im Jahr 2050 noch vorhanden sein. Wenn der Gebäudesektor seine CO2-Emissionen bis 2030 um 60 % reduzieren soll, muss sich die Energieerneuerungsrate des europäischen Gebäudebestands verdoppeln – ein beträchtlicher Betrag angesichts der Kosten für die Beschaffung von Baumaterialien und der Ressourcenknappheit in diesem Sektor.
Für viele Branchen bietet die Digitalisierung eine weitere Möglichkeit, Herausforderungen zu bewältigen. Durch das Sammeln verschiedener Daten im Zusammenhang mit dem Innenklima des Gebäudes, den Wetterbedingungen außerhalb des Gebäudes, dem Energieverbrauch und der Leistung des Heizsystems sowie durch die Analyse und Visualisierung dieser Daten können wertvolle Erkenntnisse über die Energieleistung des Gebäudes gewonnen und Heiz- und Kühlsysteme weiter optimiert werden den Energieverbrauch des Gebäudes zu senken und den CO2-Ausstoß zu minimieren.
Bei diesem Ansatz wird Wert nicht durch die Isolierung von Gebäuden und den Austausch von Fenstern geschaffen, sondern durch die Nutzung von IoT- und künstlichen Intelligenz-Engines zur Erfassung und Verarbeitung von Gebäudedaten. Die Technologie ist bereits vorhanden, erfordert viel weniger Investitionen als der mechanische Aufbau und liefert viel schneller Ergebnisse. Aber lassen Sie uns auch klarstellen: Intelligente Gebäudelösungen ergänzen die energetische Gebäudesanierung, nicht ersetzen sie
Aber die Realität ist, dass die Baubranche bei der Digitalisierung etwas hinterherhinkt! Die Sammlung und Visualisierung von Daten kann nicht nur zur Reduzierung des Energieverbrauchs genutzt werden, sondern auch zur Entscheidungsunterstützung darüber, wo und warum investiert werden soll. Heutzutage sind 80–90 % der Daten eines Unternehmens unstrukturiert. Die zur Optimierung der Energieeffizienz notwendigen Datenpunkte wie Luftfeuchtigkeit, Temperatur, Stromverbrauch, Gebäudeinfrastruktur usw. sind häufig verfügbar und strukturiert.
Mittlerweile wissen oder erinnern sich nur wenige daran, dass die Pionierarbeit im Bereich intelligenter Gebäude bis ins Jahr 1977 zurückreicht – dem Jahr, in dem James Southerland, ein junger Ingenieur bei Westinghouse Electric, seinen Computer ECHO IV (Electronic Computing Home Operator) baute. Es beweist nicht nur, dass das Bedienfeld Wecker und Fernseher steuern kann, sondern auch Thermostate fernsteuern kann – zum jetzigen Zeitpunkt sehr zukunftsweisend. Denken Sie zurück in die Gegenwart!
Geldgespräche – Geschäftsvorteile des EnergiemanagementsEine datengesteuerte Reduzierung des Energieverbrauchs wird die Energiekosten erheblich senken. Bei größeren Gebäuden mit mehreren Mietern und natürlich abhängig von den Umständen sind jährliche Energiekostensenkungen von 10–15 % leicht erreichbar, insbesondere durch die Senkung und dynamischere Anpassung der Vorlauftemperatur des Heizsystems. Das sind klassische Low-Hanging-Früchte! Ein weiterer kritischer und vielleicht überwachungswürdigerer Aspekt ist die Früherkennung technischer Störungen im Heizsystem. Typische Probleme sind ein defekter Temperatursensor oder ein defekter Ventilservomotor. Neben unnötigen Energiekosten können auch nachträgliche Reparatur- oder Austauschkosten vermieden werden. Durch die Fernerkennung und -analyse können die Besuche des Servicepersonals vor Ort minimiert werden, sodass Probleme bereits beim ersten Besuch gelöst werden können.
Aus Sicht eines Immobilieneigentümers ist der Immobilienwert natürlich entscheidend. Investmentfonds optimieren ihre Immobilienportfolios unter dem Gesichtspunkt der Energieeffizienz. Während extrem energieineffiziente Gebäude Gefahr laufen, zu Stranded Assets zu werden, können Investitionen in Energiemanagement und -optimierung den Immobilienwert deutlich steigern.
Wie man sieht, kann eine Investition in ein datengesteuertes Gebäudeenergiemanagement mit begrenzten Investitionen in kurzer Zeit einen enormen Geschäftswert generieren. Dadurch wird die Notwendigkeit energetischer Sanierungen von Gebäuden nicht überflüssig, die Energieeffizienz kann jedoch schnell verbessert werden. Die gesammelten Daten werden darüber hinaus Aufschluss darüber geben, wo in Renovierungen investiert werden sollte, um die Kapitalrendite zu maximieren.
Fazit und Ausblick
Intelligentes Gebäudeenergiemanagement hat seit der Entwicklung des Heimcomputers ECHO IV durch James Southerland im Jahr 1977 einen langen Weg zurückgelegt, und der Gebäudesektor hat klares Potenzial, sich von einem digitalen Nachzügler zu einem Innovations-Hotspot zu entwickeln.
Das Konzept der virtuellen Sensoren ermöglicht die Aggregation und Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen, ohne dass an jedem Standort physische Sensoren installiert werden müssen.
Die Erstellung umfassender digitaler Zwillinge von Gebäuden wird immer realistischer und basiert auf beschleunigten Datenströmen von physischen und virtuellen Sensoren. Der digitale Zwilling repräsentiert nicht nur die physische Struktur des Gebäudes, sondern auch alle aktiven Betriebstechnologien und Gebäudenutzungen. Energieeffizienz ist nur einer von vielen Aspekten des Gebäudemanagements.
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind der Beginn datengesteuerter intelligenter Gebäude, die sich selbst steuern und kontinuierlich neue Muster lernen können, um den Betrieb selbst zu optimieren.
Es gibt viele Faktoren, die zum Erfolg der Gebäudeautomation beitragen, von Systemen der künstlichen Intelligenz über Sensoren und Aktoren bis hin zur IoT-Konnektivität. Auch in diesem Branchenbereich liegt der Schlüssel zum Erfolg in der gemeinsamen Wertschöpfung innerhalb des Ökosystems, um Smart Buildings Wirklichkeit werden zu lassen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Energieeffizienz von Gebäuden steht zunehmend unter Druck. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



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

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

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

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

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 |. 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 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
