Wie IoT-Sensoren und KI intelligente Gebäude revolutionieren
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung intelligenter Technologie sind intelligente Gebäude zu einem starken Treiber der heutigen Bauindustrie geworden. Beim Aufstieg intelligenter Gebäude haben Sensoren für das Internet der Dinge (IoT) und künstliche Intelligenz (KI) eine entscheidende Rolle gespielt. Ihre Kombination ist nicht nur eine einfache technische Anwendung, sondern auch eine vollständige Subversion traditioneller Gebäudekonzepte und bringt uns eine intelligentere, effizientere und komfortablere Gebäudeumgebung.
In den letzten Jahren, insbesondere im Zuge der COVID-19-Pandemie, sind die Herausforderungen für das Gebäudemanagement gestiegen und haben sich weiterentwickelt, da sich die Erwartungen an Facility Manager geändert haben und die Anforderungen an die Rentabilität gestiegen sind.
Der Wandel hin zu stärker integrierten und flexibleren Arbeitsumgebungen in Büros hat auch die Art und Weise verändert, wie Gewerbegebäude genutzt werden, was eine Echtzeiteinsicht in die Gebäudenutzung, Nutzertrends und mehr erfordert. Die Gebäudemanagementlandschaft hat gezeigt, dass ein dringender Bedarf an Lösungen besteht, die sich leicht an die neue flexible Umgebung anpassen lassen und gleichzeitig die Gesamtproduktivität und -leistung verbessern.
Intelligente Gebäude werden ebenfalls zu einem wachsenden Trend, da Gebäudemanager ihre eigenen Einrichtungen und Verbesserungsmöglichkeiten bewerten. Dies rationalisiert nicht nur die Abläufe, sondern senkt auch die Kosten und erhöht die Transparenz für alle.
Durch den Einsatz von Technologien wie dem Internet der Dinge (IoT), künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierung können intelligente Gebäude dazu beitragen, dass das Gebäudemanagement Abläufe optimiert, die Transparenz erhöht und herkömmliche manuelle Arbeitsabläufe automatisiert, um nicht nur nahtlose Prozesse und effiziente Managementpraktiken zu schaffen Davon profitieren Facility Manager auch deren Kunden. Diese Digitalisierung, kombiniert mit einem integrierten Technologie-Stack, der diese Technologien nutzt, kann es Facility Managern ermöglichen, traditionell umständliche Arbeitsabläufe zu automatisieren, Compliance-Daten sicherzustellen und die Erwartungen und Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen.
Zuallererst bringt der Einsatz von IoT-Sensoren Intelligenzfaktoren in intelligente Gebäude ein. Diese Sensoren können in großem Umfang innerhalb und außerhalb von Gebäuden eingesetzt werden, um verschiedene Daten in Echtzeit zu überwachen, darunter Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Licht, Luftqualität usw. Diese Daten werden an ein zentrales System übertragen und mittels KI analysiert und verarbeitet. Durch die Analyse von Sensordaten kann KI ein intelligentes Management der Gebäudeenergie ermöglichen. Beispielsweise kann KI Beleuchtungs- und Klimaanlagen basierend auf den Echtzeitbedingungen innerhalb und außerhalb des Gebäudes automatisch anpassen, wodurch der Energieverbrauch minimiert und die Energieeffizienz verbessert wird.
Die Sicherheit intelligenter Gebäude wurde erheblich verbessert. IoT-Sensoren können Sicherheitsbedingungen innerhalb und außerhalb des Gebäudes in Echtzeit überwachen, wie z. B. Brände, Lecks, Einbrüche usw. Sobald eine Anomalie entdeckt wird, gibt das KI-System sofort einen Alarm aus und ergreift entsprechende Maßnahmen, um die Sicherheit von Personal und Eigentum zu gewährleisten.
Darüber hinaus ermöglichen intelligente Gebäude auch eine individuelle Anpassung der Innenumgebung des Gebäudes. Durch die Zusammenarbeit von IoT-Sensoren und KI-Systemen können Gebäude Beleuchtung, Temperatur, Luftfeuchtigkeit und andere Umgebungsparameter automatisch an die Vorlieben und Verhaltensgewohnheiten von Mitarbeitern oder Bewohnern anpassen und so für ein komfortableres und personalisierteres Arbeits- und Wohnumfeld sorgen.
Der Betrieb und die Wartung intelligenter Gebäude wurden erheblich verbessert. IoT-Sensoren können den Betriebszustand von Baumaschinen in Echtzeit überwachen, und Systeme der künstlichen Intelligenz können diese Daten analysieren, Geräteausfälle und Schäden vorhersagen und entsprechende Wartungsempfehlungen geben. Diese Art der vorausschauenden Wartung reduziert Ausfallzeiten und Reparaturkosten erheblich und erhöht die Zuverlässigkeit und Lebensdauer von Baumaschinen.
Während sich künstliche Intelligenz aufgrund ihrer Fähigkeit, einfache Aufgaben und Arbeitsabläufe zu automatisieren, in den letzten Jahren in fast allen Branchen zu einem wachsenden Trend entwickelt hat, sind IoT-Sensoren ein neueres Produkt auf dem Markt, das Synergien mit künstlicher Intelligenz bietet, um intelligente Funktionen zu generieren Workflows und Warnungen basierend auf verarbeiteten Sensordaten.
IoT-Sensoren können je nach Bedarf in einer Einrichtung platziert werden und reagieren auf physische oder umgebungsbedingte Eingaben wie Licht, Wärme oder Bewegung. Sobald eine abnormale Eingabe auftritt, erfassen Sensoren die Daten, die dann verarbeitet und den Managern in Echtzeit angezeigt werden. Diese Daten können einfache Statusaktualisierungen liefern oder durch die Integration mit künstlicher Intelligenz die Ausführung notwendiger Arbeitsabläufe oder Aufgaben ohne menschliches Eingreifen auslösen.
In intelligenten Gebäuden können beispielsweise Bewegungs- oder Temperatursensoren die Belegung von Schreibtischen oder die Nutzung von Besprechungsräumen überwachen, sodass Gebäudemanager Trends und Muster bei der Raumnutzung erkennen können. Da der Trend zu flexibleren oder hybrideren Arbeitsumgebungen zunimmt, können Raumnutzungsdaten und -trends Gebäudemanagern dabei helfen, anhand von Belegungstrends zu ermitteln, wie Ressourcen am besten genutzt werden können, und entsprechende Arbeitsabläufe zu automatisieren, um den Bedürfnissen der Bewohner gerecht zu werden.
Sensordaten bieten nicht nur Echtzeit-Einblicke in den Gebäudeeingang und -ausgang, sondern können Gebäudemanagern auch dabei helfen, den Energieverbrauch zu verfolgen und zu messen sowie Trends zu überwachen, damit ihre HVAC-Systeme effizienter laufen und gleichzeitig die Zieltemperaturen im Gebäude aufrechterhalten werden.
IoT-Sensoren tragen dazu bei, Ressourcen zu schonen und Prioritäten zu setzen und gleichzeitig die laufende Wartung zu verwalten, indem sie Eingaben wie die Raumnutzung verfolgen und notwendige Arbeitsabläufe wie die Reinigung automatisieren, wenn eine Wartung erforderlich ist. Durch den Einsatz von IoT-Sensoren an Badezimmertüren können Gebäudemanager beispielsweise die Badezimmernutzung messen und automatisch Reinigungswarnungen senden, wenn ein Badezimmer einen bestimmten Nutzungsschwellenwert erreicht. Dadurch entfällt die Notwendigkeit strenger Reinigungspläne und es wird sichergestellt, dass die Einrichtungen nur bei Bedarf gereinigt werden, während gleichzeitig die Erwartungen der Kunden an Sauberkeit erfüllt werden.
Während IoT-Systeme für das Gebäudemanagement nichts Neues sind, ist die Fähigkeit, alle IoT-Daten, einschließlich der Eingaben von Sensoren, zu integrieren und zu nutzen, von entscheidender Bedeutung. Viele IoT-Systeme nutzen nur einen kleinen Teil der vorhandenen Daten. Daher ist es wichtig, eine vollständige Integration im gesamten System sicherzustellen, damit alle Daten in Berichte und Dashboards integriert werden, um die Entscheidungsfindung zu beeinflussen. Durch die Einbindung von Sensoren in Anlagensysteme und die Übermittlung von Daten aus ihnen mithilfe künstlicher Intelligenz kann das Gebäudemanagement automatisch Aufträge und Arbeitsabläufe auf der Grundlage realer Umwelteinflüsse generieren und gleichzeitig die Einhaltung überwachen und erforderliche Maßnahmen umsetzen.
Während IoT-Sensoren und künstliche Intelligenz Abläufe rationalisieren, Arbeitsabläufe automatisieren und die Effizienz steigern können, sind Daten der Kern intelligenter Gebäude. Durch die Nutzung von Prozessmanagementanwendungen kann die Gebäudeverwaltung nicht nur das gesamte IoT-System integrieren, sondern auch Erkenntnisse aus diesem System visualisieren und so für vollständige Transparenz ihrer Abläufe sorgen.
Mit benutzerdefinierten Dashboards, die in Echtzeit aktualisiert werden, können Gebäudemanager schnell den Status ihrer Einrichtungen beurteilen, die Bedürfnisse mit der höchsten Priorität zuerst identifizieren und zukünftige Problembereiche vorhersagen. Mit zeitgestempelten Erkenntnissen und anpassbaren Vorlagen können Gebäudemanager die Einhaltung von Vorschriften auch aus der Vogelperspektive überwachen und Einblicke in die Beweise für jeden einzelnen Arbeitsprozess erhalten.
Da sich die Anforderungen des Baumanagements ständig ändern und weiterentwickeln, sollten sich auch die Technologien und Lösungen, die zur Unterstützung dieser Anforderungen und ihrer Ergebnisse eingesetzt werden, ändern. Intelligente Gebäude, die integrierte Systeme und Technologien wie IoT-Sensoren und künstliche Intelligenz nutzen, können diese Anforderungen erfüllen und gleichzeitig dem Management dabei helfen, Kosten zu senken und die Effizienz insgesamt zu verbessern. Mit verbesserter betrieblicher Transparenz und optimierten Arbeitsabläufen und Prozessen können sich Facility Manager beruhigt darauf verlassen, dass ihre Einrichtungen immer auf die sich ändernden Bedürfnisse ihrer Kunden ausgerichtet sind, effizient und effektiv.
Insgesamt hat die Kombination aus IoT-Sensoren und KI-Technologie das Gesicht intelligenter Gebäude völlig verändert. Intelligente Gebäude sind keine einfachen Gebäude mehr, sondern ein Ökosystem voller Weisheit und Vitalität, das uns ein intelligenteres, sichereres und komfortableres Wohn- und Arbeitsumfeld bietet. Man geht davon aus, dass intelligente Gebäude aufgrund der kontinuierlichen Weiterentwicklung und Innovation der Technologie in Zukunft eine wichtigere Rolle spielen und zu einer der wichtigen Säulen der Stadtentwicklung werden werden.
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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

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

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
