Was ist ein Smart Building und welche Technologien nutzt es?
In Bezug auf Intelligenz scheint es, dass jeden Tag ein neuer Begriff beschrieben wird, wie zum Beispiel Smartphones, Smart Cars, Smart Buildings und Smart Cities.
Aber was etwas wirklich intelligent macht, ist die Technologie, die es antreibt. Im heutigen „intelligenten Zeitalter“ nutzt die Bauindustrie intelligente Gebäudetechnologie, um eine bessere gebaute Umwelt zu schaffen.
In diesem Artikel erfahren Sie mehr darüber, was intelligente Gebäude sind, welche Technologien verwendet werden und einige Beispiele für intelligente Gebäude auf der ganzen Welt.
Was ist ein Smart Building?
Ein intelligentes Gebäude ist ein Gebäude, das mit innovativen Materialien und Technologien ausgestattet ist, die es allen seinen Systemen ermöglichen, sich zu automatisieren und selbst zu regulieren. Durch den Einsatz von Technologien wie dem Internet der Dinge (IoT) zielen intelligente Gebäude darauf ab, die Nutzbarkeit eines Gebäudes zu erhöhen, seine Effizienz zu optimieren, seine Sicherheit und Zugänglichkeit zu verbessern und es gleichzeitig nachhaltiger und umweltbewusster zu machen.
Ein einfaches Beispiel: Intelligente Gebäude tragen dazu bei, den Energieverbrauch in Gebäuden zu optimieren, indem sie Sensoren zur Temperaturkontrolle und Energieverwaltung integrieren.
Dies ist besonders in weniger belegten Gebäuden oder außerhalb der Arbeitszeit nützlich. Die von den Sensoren des Gebäudes gesammelten Daten werden von der Software interpretiert und ermöglichen so eine vorausschauende Wartung auf der Grundlage vorab festgelegter Kriterien. Dadurch werden auch die monatlichen Kosten im Zusammenhang mit dem Energieverbrauch des Gebäudes deutlich reduziert.
Technologie hinter Smart Buildings
Die Kombination bestimmter Technologien unterscheidet Smart Buildings von Standardgebäuden. Erfahren Sie mehr darüber, wie diese Technologien Gebäude intelligenter machen.
- Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
- Building Information Model
- Augmented Reality und Virtual Reality
- Ding Vernetzung
- Vernetztes System
- Sensor
- Automatisierung
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein allgemeiner Begriff, der Maschinen beschreibt, die menschliche Intelligenz simulieren. Dazu gehören Aufgaben wie Sprachverarbeitung, Problemlösung und maschinelles Lernen, was sich auf algorithmenbasierte Computersysteme bezieht, die ohne Programmierung aus Daten lernen können.
Laut einem Bericht von McKinsey aus dem Jahr 2020 steigen mit den weltweiten Bauausgaben auch Lösungen, die künstliche Intelligenz integrieren. Der Einsatz von KI-Lösungen in verschiedenen Phasen der Bauwertschöpfungskette bietet viele Vorteile: Entwurf, Ausschreibung, Finanzierung, Materialverwaltung usw.
Künstliche Intelligenz kann ihre Vorhersagefähigkeiten nutzen, um Kosten zu senken, Arbeitskräfte besser zu verwalten, Risiken vorzubeugen, die Projektplanung zu verbessern und Baustellen während und nach dem Bau zu überwachen.
Building Information Modeling
Building Information Modeling (BIM) ist eine Methode zur Verarbeitung großer Informations- und Datenmengen, um die Effizienz der Gebäudeplanung, des Entwurfs, des Baus und der Verwaltung zu verbessern.
BIM ist ein wichtiger Bestandteil der digitalen Transformation der Baubranche und trägt dazu bei, Gebäude intelligenter zu machen, da es eine nachhaltigere, präzisere, kollaborativere, kommunikativere und sicherere Infrastruktur fördert.
Augmented Reality und Virtual Reality
Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR)-Technologien ermöglichen es Designern, Architekten und Ingenieuren, sich Projekte vorzustellen, bevor sie abgeschlossen sind, weshalb Intelligente Gebäude werden oft mit diesen revolutionären Technologien gebaut.
Darüber hinaus können Baupläne in 3D programmiert und auf die aktuelle Projektstelle gelegt werden, um ansonsten nicht offensichtliche oder nicht erkennbare Elemente zu visualisieren und zukünftige Phasen des Bauprojekts vorherzusagen.
AR und VR ermöglichen es Mitarbeitern, problemlos und zu geringeren Kosten als andere kapitalintensive Technologien klar durch komplexe Strukturen oder unbekannte Umgebungen zu navigieren.
Das ist noch nicht alles, AR und VR können auch zur Unterhaltung nach dem Bau in Gebäude integriert werden! Die Einsatzmöglichkeiten dieser Technologien in Privathaushalten und Büros sind endlos. Es lohnt sich durchaus, darüber nachzudenken, AR/VR im Büro einzusetzen, da dies nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch die Unterhaltung genießen kann. Wenn man die Funktionsweise intelligenter Gebäude betrachtet, sticht immer das Internet der Dinge ins Auge. Aber was ist das? Wie funktioniert es?
Das Internet der Dinge (IoT) ist eine Reihe netzwerkfähiger intelligenter Geräte, die eingebettete Systeme wie Prozessoren, Sensoren und Kommunikationssoftware verwenden, um aus der Umgebung erfasste Daten zu sammeln, zu senden und zu verarbeiten.
Während es den Menschen freisteht, mit der Software zu interagieren, ihre Daten einzurichten und darauf zuzugreifen, ist ein menschliches Eingreifen nicht zu 100 % notwendig. Das Internet der Dinge kann in Kombination mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen dazu beitragen, die Effizienz und den Schwierigkeitsgrad der Datenerfassung zu verbessern.
Obwohl IoT als neue Technologie gilt, ist es nicht nur auf neue Bauprojekte beschränkt. Bestehende Gebäude können mit IoT-Technologie nachgerüstet und „smart“ werden, indem eine Vielzahl intelligenter Geräte hinzugefügt werden, beispielsweise Sensoren zur Regulierung von Beleuchtung und Temperatur, Sicherheitssysteme, Telekommunikationsgeräte und IT-Software.
vernetztes System
Viele Gebäude nutzen in ihren Einrichtungen bereits intelligente Technologie, um bestimmte Bereiche innerhalb ihrer Struktur zu steuern. Dies bedeutet jedoch nicht, dass sie die Anerkennung als „intelligentes Gebäude“ erhalten haben . Der nächste Schritt zur Erreichung dieses Ziels besteht darin, sicherzustellen, dass alle intelligenten Gebäudelösungen integriert sind und die Datenverarbeitungssoftware ordnungsgemäß implementiert wird, um die Gebäudeeffizienz zu maximieren.
Es ist keine zentralisierte Plattform erforderlich, um die Funktionalität aller intelligenten Systeme sicherzustellen, aber eine einzige Benutzeroberfläche und ein einziges Dashboard zur Überwachung, Steuerung und Identifizierung von Ineffizienzen aller in die Plattform integrierten Systeme ermöglichen Gebäudeeigentümern und Einrichtungskoordinatoren eine einfachere Verwaltung und analysieren.
Sensoren
Sensoren spielen beim Bau intelligenter Gebäude eine sehr wichtige Rolle. Es hilft Gebäudemanagern und integrierten Systemen dabei, die erforderliche Datenmenge korrekt zu erfassen, um die Effizienz zu maximieren und fundierte Entscheidungen zur richtigen Ressourcenzuweisung zu treffen.
Automatisierung
Es werden keine Daten verschwendet. Intelligente Gebäude sammeln kontinuierlich Informationen, die vom System automatisch und in Echtzeit analysiert werden müssen. Diese kontinuierliche Überwachung erfordert automatische Anpassungen, um die Bedingungen im gesamten Gebäude zu kontrollieren und zu optimieren.
Zweck von Smart Buildings
Heutzutage werden Smart-Building-Projekte in der globalen Baubranche immer häufiger eingesetzt. Um die Umweltauswirkungen und den Energieverbrauch von Gebäuden zu reduzieren, verlangen viele große und mittelgroße Städte von gewerblichen Gebäudeeigentümern, dass sie die Leistung ihrer umweltfreundlichen Gebäude offenlegen.
Durch den Einsatz moderner Steuerungs- und Automatisierungstechnik können intelligente Gebäudelösungen:
- erhebliche Energieeinspareffekte erzielen;
- eine nachhaltige Entwicklung fördern und die Umwelt schützen;
- die Gesundheit, Sicherheit und Lebensqualität der Bewohner verbessern.
Vor- und Nachteile von Smart Buildings
Aber wie alles haben Smart Buildings Vor- und Nachteile.
Vorteile
Neben der Steigerung der Energieeffizienz und Selbstregulierung von Gebäuden gibt es hier fünf Vorteile, die bei der Gestaltung intelligenter Gebäude berücksichtigt werden sollten:
- Reduzieren Sie den Energieverbrauch und steigern Sie die Effizienz – Durch die Integration intelligenter Sensoren an verschiedenen Standorten , Der Energieverbrauch von Beleuchtungs- und Temperaturkontrollsystemen kann erheblich gesenkt werden, da diese nur dann funktionieren, wenn sie benötigt werden. Dies maximiert die Ressourceneffizienz des Gebäudes, eliminiert Bürostreitigkeiten um Thermostate und reduziert die Stromrechnung und CO2-Emissionen des Gebäudes.
- Erhalten Sie bessere Einblicke und Visualisierungen mit Big Data – Diese Gebäude sammeln ständig riesige Datenmengen. Mit diesen Informationen können intelligente Gebäude Trends erkennen und Optimierungsmöglichkeiten entdecken, sodass Entscheidungsträger fundierte, datengesteuerte Entscheidungen treffen können.
- Vorausschauende Wartung – Bei Systemen in Gebäuden kann es von Zeit zu Zeit zu unsichtbaren Ausfällen kommen, die möglicherweise unbemerkt bleiben und in der Zukunft zu erheblichen Mängeln führen. Mithilfe intelligenter Technologie in Gebäuden können diese Fehler schnell erkannt werden, was dabei hilft, zu verstehen, warum sie aufgetreten sind, und Prioritäten zu setzen, welche Probleme zuerst behoben werden müssen. Mit anderen Worten: Es handelt sich um Vorbeugung im Vorfeld.
- Bessere Raumnutzung – Intelligente Gebäude sind darauf ausgelegt, den Bewohnern ein angenehmeres und nahtloseres Erlebnis zu bieten. Besonders nach 2020, wenn wir uns alle der Platzbeschränkungen bewusst sind, denken Smart Spaces darüber nach, wie man die Standards erhöhen und Gesundheits- und Sicherheitsvorschriften einhalten und gleichzeitig die Rentabilität aufrechterhalten kann.
- Bessere Gebäudewerte – Es besteht kein Zweifel daran, dass der Marktwert eines intelligenten Gebäudes steigt, sobald alle geeigneten intelligenten Technologien implementiert sind. Eine Studie von Fortune Business Insight prognostiziert, dass der Umsatz mit intelligenten Gebäuden allein in Nordamerika bis 2026 34,2 Milliarden US-Dollar erreichen wird und der weltweite Umsatz mit intelligenten Gebäuden bis 2027 voraussichtlich 127,09 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Im Zeitraum 2020–2027 wird die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate 12,5 % erreichen.
Nachteile
Dennoch ist es nicht ohne Herausforderungen. Für diejenigen, die nicht vollständig mit der IoT-Technologie vertraut sind, kann das Verständnis der IoT-Technologie und ihrer Integration eine entmutigende Aufgabe sein.
Wenn Sie sich für eine intelligente Lösung entscheiden, besteht der erste Schritt darin, sich mit den verschiedenen verfügbaren Technologien und deren Integration vertraut zu machen.
In ähnlicher Weise werden intelligente Gebäude mit zunehmender Implementierung und Akzeptanz von IoT-Technologie und Cloud-Konnektivität anfälliger für Cybersicherheitsbedrohungen. Unerwartete Sicherheitsverstöße können mehrere Funktionen eines intelligenten Gebäudes beeinträchtigen und es im Extremfall außer Betrieb setzen.
Glücklicherweise ist Cybersicherheit angesichts des Booms des Internets der Dinge in zahlreichen Branchen für viele Unternehmen zu einer der obersten Prioritäten geworden, da es einfacher ist, Daten zu schützen und größere Sicherheitsausbrüche zu vermeiden.
Beispiele für intelligente Gebäude auf der ganzen Welt
1 – Die Allianz Arena in München, Deutschland
Das Heimstadion des Fußballvereins Bayern München nutzt eine Reihe von Sensoren und cloudbasierte Analysen, um den Zustand des Rasens zu verfolgen pitchen und Empfehlungen aussprechen. Von der Steuerung des Bewässerungssystems bis hin zur Kombination von akustischen Kameras mit Tonkartierung, um die Reaktionen der Fans auf Schlüsselmomente des Spiels zu untersuchen, ist die Allianz Arena ein Modell für intelligente Architektur in Deutschland.
2- Apple Park in Cupertino, Kalifornien
Die Rotunde von Apple Park ist nicht gerade der Favorit der Architekten, aber das Gebäude ist eines der energieeffizientesten Gebäude der Welt. Es wird vollständig mit erneuerbarer Energie betrieben, und zwar durch auf dem Dach installierte Solarpaneele, die 17 Megawatt Energie erzeugen. Dies ist eine der größten Energien aller Solardächer.
3- Crystal Tower in London, Großbritannien
Crystal Tower ist mit einem fortschrittlichen Gebäudemanagementsystem ausgestattet, das jedes Kilowatt Stromverbrauch überwachen kann. Solardachpaneele erzeugen etwa 20 % des Stroms und das System überwacht den Energieverbrauch streng. Dadurch sind die CO2-Emissionen des Crystal Tower 70 % niedriger als bei anderen Bürogebäuden im Vereinigten Königreich.
4- Burj Khalifa in Dubai
Der Burj Khalifa ist nicht nur das höchste Gebäude der Welt, er steht auch an der Spitze der Innovation und gilt als eines der intelligentesten und nachhaltigsten Gebäude. Es verfügt über eine Vielzahl intelligenter Gebäudelösungen, die die Luftqualität, Beleuchtung und Temperatur für die Bewohner verbessern. Das Automatisierungssystem eines Gebäudes erfasst Daten in Echtzeit mithilfe von Algorithmen, die Fehler und Wartungsprobleme identifizieren. Dies hilft Facility Managern, die Gebäudeinstandhaltung und die Anlagenzuverlässigkeit zu verbessern.
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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

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

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

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