Gebäudemanager integrieren intelligente Technologie in einem beispiellosen Tempo in die Immobilien, für die sie verantwortlich sind. Laut Juniper Research wird die Zahl der intelligenten Gebäude weltweit bis 2026 um 150 % wachsen, von 45 Millionen Gebäuden in diesem Jahr auf über 115 Millionen. Es gibt gute Gründe für diesen dramatischen Anstieg des Einsatzes. Modernste Automatisierungssoftware und -systeme bieten Eigentümern die Möglichkeit, Betriebsparameter wie Belegung, Raumluftqualität (IAQ) und Versorgungsnutzung kontinuierlich zu überwachen, um ein beispielloses Maß an Sicherheit und Effizienz zu erreichen.
Allerdings kann die Integration intelligenter Technologie in Einrichtungen für einige Gebäudemanager beunruhigend sein. Die Entscheidungen, die bei der Einführung automatisierter Systeme getroffen werden müssen, sind komplex und können Elemente enthalten, mit denen sie nicht vertraut sind. Aber genauso wie sie HLK, Lichtsteuerung und Kältemaschinen beherrschen, können Gebäudemanager auch etwas über das Internet der Dinge (IoT), Netzwerke und künstliche Intelligenz (KI) lernen.
Künstliche Intelligenz-gestützte Internet-of-Things-Systeme (AIoT) können besonders einschüchternd sein, aber sie können eine der wirkungsvollsten Möglichkeiten sein, die Effizienz, Sicherheit und Nachhaltigkeit von Gebäuden zu maximieren. KI kann am Rande (Edge AI) oder in der Cloud (Cloud AI) angewendet werden. Beide haben ihre Vorteile, abhängig von den Zielen und Anforderungen der Anwendung, und Bauleiter, die wissen, wann sie beide (oder eine Kombination aus beiden) verwenden müssen, sind im Vorteil.
Verstehen Sie den Unterschied zwischen Remote-Speicher und lokalem Speicher.
Die heute eingesetzte KI wurde ursprünglich als Cloud-Computing-Technologie geboren. Die hinter diesen Systemen stehenden Algorithmen für maschinelles Lernen erfordern erhebliche Rechenleistung, sowohl um die Algorithmen zu trainieren als auch um sie zur Bereitstellung von Erkenntnissen aufzurufen – ein Prozess, der als Inferenz bezeichnet wird. Bis vor Kurzem verfügte die lokale Infrastruktur kaum über die Ressourcen, um diese Aufgaben effizient zu erledigen, sodass Gebäudebetreiber ihre KI-Anwendungen außerhalb von Rechenzentren ausführen mussten.
Der Betrieb von Smart-Building-Anwendungen außerhalb entfernter Rechenzentren hat jedoch seine eigenen Einschränkungen. Konnektivität, Bandbreitenkosten, Sicherheit und Latenz – die Zeit, die zum Senden von Daten in die Cloud und zurück benötigt wird – können sich auf die Effizienz eines Systems auswirken. Wenn eine Maschine oder das gesamte Gebäudeautomationssystem ausfällt, müssen Alarme und automatisierte Reaktionen so schnell wie möglich erfolgen.
Eine neue Generation der Edge-Computing-Technologie entschärft dieses Problem weitgehend: Die in den Einrichtungen installierte Infrastruktur verfügt über die erforderliche Rechenleistung für diese rechenintensiven Arbeitslasten.
Unternehmen wie FogHorn, das vor sieben Jahren gegründet wurde, haben eine Spitzen-KI-Technologie entwickelt, die neue Möglichkeiten für die digitale Transformation von Gebäudeabläufen schafft. Dazu gehören fortschrittliche Techniken (Edgification genannt) zur Optimierung von KI-Modellen für die effiziente Ausführung auf kostengünstigen Edge-Computing-Geräten. Johnson Controls hat FogHorn Anfang 2022 übernommen und hat nun Spitzentechnologie in seine OpenBlue-Plattform integriert.
Durch die Überbrückung der lokalen Leistungslücke stellen Edge-Geräte eine architektonische Komponente dar, die wichtig ist, um das Ziel zu erreichen, ein Gebäude so effizient und effektiv wie möglich zu betreiben.
Wahl zwischen Cloud und Edge AI
Mit dem Aufkommen von Edge AI stehen Bauleiter, die über die Implementierung intelligenter Automatisierungstechnologie nachdenken, fast zwangsläufig vor der Frage, ob sie KI vor Ort oder in der Cloud einsetzen sollen. Für diejenigen, die mit diesem Problem konfrontiert sind, sollten einige einfache Faustregeln beachtet werden.
Edge AI funktioniert am besten, wenn:
- Ein Vorgang in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit ausgeführt werden muss. Intelligente Automatisierungssysteme, die betriebliche Probleme erkennen und automatisch Warnungen oder Reaktionen ausgeben, funktionieren in der Regel am besten, wenn Verzögerungen minimiert werden.
- Erfordert eine lokale Steuerung des Systems. Das Herunterfahren von Maschinen oder das Anpassen von Steuerungssystemen aus der Cloud bringt oft Sicherheits- und Latenzprobleme mit sich.
- Es gibt Einschränkungen hinsichtlich der Datenübertragungs- und Speicherkosten. Stellen Sie sich zum Beispiel ein Videoüberwachungssystem vor, bei dem hochauflösende Bilder von mehreren Kameras von einem Computer-Vision-KI-Modell, einer beliebten KI-Anwendung, analysiert werden. Alle Ihre Daten an die Cloud zu senden und dort zu speichern, kann schnell teuer werden.
Cloud ist möglicherweise besser, wenn:
- Vollständige strenge Datenanalyse. Bauleiter möchten oft anhand von KI-Analysen ein tieferes Verständnis ihrer Arbeitsweise erlangen oder Simulationsübungen an „digitalen Zwillingen“ ihrer Anlagen durchführen. Diese Art der Datenanalyse muss normalerweise nicht in Echtzeit erfolgen, daher wird sie am besten in der Cloud durchgeführt, wo Manager die leistungsstärksten Hardware- und Softwaretools nutzen können, um die Arbeit in jeder Größenordnung zu erledigen.
Eine Kombination aus beiden könnte in den folgenden Situationen am besten sein:
- Betreiben Sie mehrere Gebäude und verknüpfen Sie Informationen zwischen ihnen. Die Cloud ermöglicht ein zentrales Daten-Clearinghouse und eine Kommandozentrale. In der Praxis wird häufig ein hybrider Ansatz gewählt, bei dem eine anfängliche Verarbeitung in einzelnen Gebäuden über Edge-KI erfolgt und dann Cloud-KI auf aggregierten Daten aus mehreren Gebäuden ausgeführt wird, möglicherweise kombiniert mit anderen Datenquellen.
Machen Sie den ersten Schritt zur Einführung künstlicher Intelligenz
Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass Bauleiter diese Entscheidungen nicht alleine treffen müssen – es gibt einen Fachmann Technologieanbieter können sicherstellen, dass KI dort eingesetzt wird, wo sie Ihren individuellen Anforderungen am besten entspricht. Bauleiter müssen keine Datenwissenschaftler sein und alle Aspekte der KI und der zugrunde liegenden Algorithmen für maschinelles Lernen vollständig verstehen, sondern können stattdessen mit spezialisierten Technologieanbietern zusammenarbeiten, damit die KI hinter den Kulissen ihre Wirkung entfalten kann.
Oracle betrachtet die Nachwirkungen der Pandemie wie viele Unternehmen, die jetzt Maßnahmen zur Massenrückkehr an den Arbeitsplatz einführen, als einen einzigartigen Moment für die Einführung intelligenter Gebäudesysteme. Nach mehreren Jahren pandemiebedingter Schließungen klammern sich die Mitarbeiter an physische Arbeitsplätze, an denen ihnen Annehmlichkeiten zur Verfügung stehen, Tools für die Zusammenarbeit allgegenwärtig sind, die Luftqualität überwacht wird, die Menschenansammlung begrenzt ist und ihre Unternehmen in der Energie sind, in der nachhaltige Entwicklungsziele erreicht werden von Energie und Energieverbrauch, Wasser- und Abfallreduzierung. Da sich die Belegungsraten von Gebäuden immer noch auf historisch niedrigen Niveaus befinden, kann die Abschaltung von Systemen, die nicht in Betrieb sein müssen, zu einer erheblichen Effizienzsteigerung beitragen.
Diese sich ändernden Dynamiken und Erwartungen am Arbeitsplatz können eine Gelegenheit sein, neue Investitionen in IoT-Technologien, die fortschrittlichen Netzwerke, die sie verbinden, und die Systeme der künstlichen Intelligenz, die sie steuern, zu bewerten. Dies ist auch eine Gelegenheit, den Arbeitsplatz weiterzuentwickeln, um bessere Entscheidungen auf der Grundlage der Belegung, der Anforderungen an die Mitarbeitererfahrung, der Standorteigentümerschaft und der Kritikalität des Anwendungsfalls (z. B. Forschungslabor vs. Büroräume) zu treffen.
Bauleiter haben in der Vergangenheit bei der Entscheidung, ob sie in automatisierte Steuerungssysteme investieren, Zeitpläne priorisiert. nicht mehr. Der neue Schlüsselaspekt sind Nutzungsmetriken. Sie können nicht davon ausgehen, dass alle zurückkommen, und viele Unternehmen führen hybride Arbeitsrichtlinien ein.
Schaffung intelligenterer, sichererer und nachhaltigerer Räume
Zum ersten Mal müssen Büros als attraktive und produktive Arbeitsumgebung mit Wohnungen konkurrieren. Menschen möchten sicher sein, dass die Raumluftqualität (IAQ) ihres Büros überwacht wird, Ressourcen wie Wasser und Energie effizient genutzt werden und die Räume, in denen sie leben, komfortabel sind. AIoT-Systeme können dazu beitragen, Gebäude energieeffizienter, gesünder, autonomer und sicherer zu machen und besser auf die Bedürfnisse ihrer Bewohner einzugehen.
Als Reaktion darauf suchen neue und bestehende Gebäudemanager Unterstützung von Anbietern intelligenter Technologie, um ihnen dabei zu helfen, die neuen Fähigkeiten zu erwerben, die für die Implementierung von AIoT-Automatisierungssystemen und die Optimierung von Abläufen erforderlich sind. Eine wertvolle Lektion ist, wann KI vor Ort oder in der Cloud bereitgestellt werden sollte. Sobald sie festgestellt haben, ob Edge- oder Cloud-KI mit ihren Gebäudezielen und Anwendungsanforderungen übereinstimmt, können informierte Gebäudemanager darauf vertrauen, dass KI ihnen dabei hilft, gesunde Luft, komfortable Räume und effiziente Abläufe zu gewährleisten und so zur Revitalisierung ihrer Gebäude beizutragen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonCloud vs. Edge-KI: Was ist das Beste für Ihre Einrichtung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
