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Daten gestalten die Zukunft der Architektur neu
Building the Future
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Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Wie werden zukünftige Gebäude durch künstliche Intelligenz umgestaltet?

Wie werden zukünftige Gebäude durch künstliche Intelligenz umgestaltet?

Oct 07, 2023 pm 07:05 PM
人工智能 智能建筑

Wie werden zukünftige Gebäude durch künstliche Intelligenz umgestaltet?

Automatisierte Systeme der künstlichen Intelligenz können Gebäude dabei unterstützen, Heizung und Kühlung zu optimieren, um Effizienz und Nachhaltigkeit zu steigern. Dies wird dazu beitragen, das durch die bebaute Umwelt verursachte Emissionsproblem zu lösen.

Intelligente Gebäude werden durch Daten gesteuert. In den Häusern und Büros der Zukunft werden Sensoren immer mehr Informationen sammeln, um cloudbasierte Systeme der künstlichen Intelligenz zu betreiben und so Gebäude effizienter zu machen und gleichzeitig Kosten und Emissionen zu senken.

Die Vorteile der Konstruktion künstlicher Intelligenz hören hier nicht auf. Algorithmen können auch Wohnungen und Arbeitsplätze komfortabler machen und so die Gesundheit und das Wohlbefinden ihrer Bewohner verbessern.


Daten gestalten die Zukunft der Architektur neu

Wir sollten alle zusammenarbeiten, um die Emissionen aus der gebauten Umwelt zu bekämpfen. Die Gebäude, in denen wir arbeiten, leben und spielen, sollen für mehr als 38 % der weltweiten Treibhausgasemissionen verantwortlich sein. Ein Teil davon stammt aus dem Bau neuer Gebäude, der größte Teil jedoch aus dem laufenden Betrieb dieser Gebäude. Sie sind mit Abstand die größten Energieverbraucher der Erde.

Ziel ist es, mithilfe der Cloud-Technologie interne Daten, die von Gebäudesensoren generiert werden, mit externen Daten wie Wetterbedingungen, Energiekosten und der Frage, ob bei der Energieversorgung fossile Brennstoffe oder sauberere Energiequellen verwendet werden, zu kombinieren, was sich auf die Energie der Gebäudenutzung auswirkt. Das System kann unter Berücksichtigung von Faktoren wie Netznachfrage, Energietarifen und Gebäudebelegung den besten Zeitpunkt zum Reduzieren oder Erhöhen des Heiz- oder Kühlniveaus bestimmen.

All diese umfangreichen Daten können zusammengeführt und dann mit den neuen Fähigkeiten genutzt werden, die uns durch künstliche Intelligenz zur Verfügung stehen, die sowohl die stilvolle Architektur eines Raums verstehen als auch diese Daten nutzen kann, um autonome Entscheidungen zu treffen, die besser sind als das, was gerade läuft an der Wand Ein einfacher Thermostat ist viel intelligenter.

Building the Future

Algorithmen und digitale Lösungen verändern die Baubranche auf andere Weise. Hightech-Gebäude sind mit Tausenden von Sensoren ausgestattet, die alles überwachen, vom Energieverbrauch bis hin zur Nachbestellung von Büromaterial. Möglichkeiten zur Optimierung des Energieverbrauchs umfassen die Installation von Solarpaneelen, eine intelligente Luftführung und sogar die Nutzung der Energie von Menschen, die im hoteleigenen Fitnessstudio trainieren.

Fortschrittliche Systeme der künstlichen Intelligenz können ungenutzte Teile des Gebäudes abschalten, um die Energiekosten zu senken. Standard-Präsenzsensoren erfassen Veränderungen von Licht, Schatten und Temperatur, wenn jemand einen Raum betritt, während intelligente Systeme erkennen können, ob ein paar Personen gleichzeitig mehrere Sensoren ausgelöst haben, und den Energieverbrauch in unnötigen Bereichen reduzieren

Einige künstliche Intelligenz Besucher eines Gebäudes Möglicherweise werden Sie von einem intelligenten Concierge-Service begrüßt, der Ihnen dabei helfen kann, Wegbeschreibungen zu finden, Reservierungen vorzunehmen und sogar Taxis zu organisieren.

Intelligente Systeme können die Gebäudesicherheit durch den Einsatz von Lösungen wie Gesichtserkennungssystemen optimieren und die Sicherheit der Mitarbeiter durch kontaktlose Interaktionen gewährleisten, wodurch der direkte Kontakt während der Pandemie reduziert wird.

Gebäude können vorausschauende Wartung nutzen, bevor Probleme auftreten. Probleme identifizieren und Wartungsarbeiten, Reparaturen und notwendige Reparaturen planen Ausfallzeiten, um Unannehmlichkeiten zu vermeiden und langfristige Kosten zu senken.

Hochentwickelte Systeme können digitale Zwillinge oder digitale Nachbildungen von Gebäuden erstellen, um den Betrieb von Gebäuden zu optimieren, die Energie- und andere Effizienz zu verbessern und Emissionen zu reduzieren.

Zusammenfassung

Viele KI-fähige Gebäude wurden für Smartphone-Anwendungen entwickelt. Benutzer können sich in die App einloggen, um Besprechungen zu planen, Platz auf dem Schreibtisch zu reservieren, Parkplätze zugewiesen oder dorthin geleitet zu werden und Kollegen zu finden. Darüber hinaus hilft die App bei der Navigation und liefert aktuelle Informationen zur Verkehrslage

Das fortschrittlichste cloudbasierte System der künstlichen Intelligenz im Gebäude kann in die App integriert werden, um Mitarbeitern Arbeitsplätze zuzuweisen und ihnen ihre persönlichen Vorlieben mitzuteilen Objekte, mit dem Internet verbundene Sensoren, IoT-Sensoren stellen Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Beleuchtung ein, um die ideale Arbeitsumgebung zu schaffen. Was wurde neu geschrieben: In Gebäuden können hochmoderne cloudbasierte KI-Systeme in Anwendungen integriert werden, um Arbeitern Arbeitsplätze zuzuweisen und ihre persönlichen Vorlieben an IoT-Sensoren zu übermitteln. IoT-Sensoren stellen Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Beleuchtung ein, um eine ideale Arbeitsumgebung zu schaffen

Die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz haben sich im letzten Jahrzehnt beschleunigt, insbesondere in den Bereichen Sprach- und Bilderkennung. In der Anfangszeit waren KI-Systeme nicht in der Lage, Sprach- oder Bilderkennungsfähigkeiten auf menschlicher Ebene zu erreichen. Allerdings haben KI-Systeme inzwischen den Menschen übertroffen und in diesen Bereichen hervorragende Fähigkeiten bewiesen, obwohl es bei einigen KI-Ergebnissen immer noch einige Inkonsistenzen gibt. Viele KI-Experten sind auch besorgt über die möglichen Folgen einer außer Kontrolle geratenen KI-Entwicklung Technologieführer haben ein Moratorium für die unregulierte KI-Entwicklung gefordert. Das schnelle Tempo der KI-Entwicklung macht jedoch die Standardisierung des Metaversums, großer KI-Sprachmodelle und anderer transformativer KI-Entwicklungen zu einer großen Herausforderung.

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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

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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

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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

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