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Comment l'intelligence artificielle rend les bâtiments intelligents
Comment l'intelligence artificielle rend les bâtiments intelligents
L’intelligence artificielle est l’un des composants les plus importants des bâtiments intelligents. Sans cela, un bâtiment peut difficilement être considéré comme intelligent, car sans lui, les propriétaires et les gestionnaires ne seront pas en mesure d'offrir l'environnement le plus sûr et le plus confortable à leurs locataires.
Pour qu'une plateforme de construction collecte des données provenant de sources multiples, elle doit d'abord obtenir des informations provenant de technologies intelligentes telles que les systèmes de gestion de bâtiment. Infogrid est un bon exemple. Il doit ensuite alimenter ces données dans une plate-forme cloud adaptable et évolutive qui standardise et stocke les données en toute sécurité. Mais cela ne répond pas encore aux standards des bâtiments intelligents.
La véritable innovation se produit lors de l'utilisation d'une plate-forme avec IA intégrée. En intégrant et en améliorant l'intelligence dans l'ensemble d'un bâtiment ou d'une propriété, ces technologies permettent à ses occupants de mieux exploiter le bâtiment. Cela inclut la modélisation des performances des bâtiments et des équipements, ainsi que des données sur les systèmes du bâtiment et les entrées externes telles que la météo ou le trafic.
En retour, cela permet à l'apprentissage automatique d'optimiser en permanence l'espace au sol afin de réduire la consommation d'énergie et le gaspillage.
Par exemple, en réduisant automatiquement la consommation d'électricité dans les zones à moindre trafic, des économies d'énergie peuvent être réalisées en observant des capteurs autour de l'installation et en prenant des décisions basées sur les données en temps réel. Cela contribue aux résultats financiers et à l'environnement du bâtiment tout en garantissant le confort du personnel à tout moment.
Voici l'impact de l'utilisation de l'IA sur l'intelligence du bâtiment.
Utiliser l'intelligence artificielle dans les bâtiments pour atteindre des objectifs de construction intelligents et durables
Avec l'aide d'appareils IoT bon marché, facilement accessibles et sophistiqués, une multitude de données utiles sont collectées dans tous les coins et recoins du bâtiment. Si la collecte de données est correctement examinée et traitée, elle peut potentiellement fournir aux gestionnaires des informations commerciales utiles pour la prise de décision.
L'intelligence artificielle joue également un rôle important dans la transformation des données brutes en intelligence utilisable. Sans cette technologie extraordinaire, les informations obtenues seraient inutiles ou dénuées de sens. Les gestionnaires d’immeubles peuvent améliorer l’utilisation des actifs, augmenter le confort des locataires et garantir davantage l’efficacité opérationnelle grâce à l’IA. C'est exactement ce que vous obtenez en utilisant une grille d'informations.
Entretien du bâtiment
Tout le monde souhaite que les zones de son bâtiment soient hygiéniques, régulièrement entretenues et sûres. Les gestionnaires d’immeubles peuvent s’assurer que leur bâtiment reste propre et sûr à tout moment en travaillant avec une entreprise de nettoyage professionnelle.
Chaque recoin du bâtiment peut être capturé en détail par des capteurs et des caméras. Lorsque ces données sont chargées dans un outil d’IA, elles peuvent alerter les gestionnaires d’immeubles des zones nécessitant un nettoyage immédiat, améliorant ainsi l’expérience des résidents.
Gestion de l'eau
Nous passons 90% de notre temps à l'intérieur. Pensez à la quantité d’eau que nous utilisons chaque jour à diverses fins. On estime que la famille américaine moyenne utilise chaque jour 300 gallons d’eau dans sa maison. Considérez la quantité d’eau utilisée dans le monde.
Nous passons 90% de notre temps à l’intérieur. Considérez la quantité d’eau que nous utilisons chaque jour à diverses fins. Selon une estimation approximative, le ménage américain moyen utilise 300 gallons d’eau par jour, et pensez à la quantité d’eau utilisée dans le monde.
Les ressources en eau se tarissent. Il est donc important de réfléchir à la quantité d’eau que nous utilisons et de prendre les mesures nécessaires pour la réduire. Les gestionnaires d’immeubles doivent donc prêter une attention particulière à la consommation d’eau de chaque maison ou bureau.
Cependant, suivre manuellement la consommation d’eau est extrêmement impossible. L’intelligence artificielle est très utile à cet égard.
Assistance au stationnement
Dans le monde trépidant d'aujourd'hui, le stationnement est un gros problème pour de nombreuses personnes. Lorsque vous partez dans un nouvel endroit, trouver une place de parking peut prendre beaucoup de temps. Les gens préfèrent ne pas interagir avec d’autres personnes sauf en cas d’absolue nécessité.
L'intelligence artificielle peut être très importante dans ces situations. Les parkings peuvent être étudiés à l’aide de capteurs de pression au sol et de plusieurs caméras à proximité. Lorsque ces informations sont saisies, l'outil de stationnement IA analysera l'utilisation des places de stationnement et fournira des informations complètes sur les places vacantes.
Les visiteurs peuvent obtenir des détails sur les places de stationnement disponibles en quelques clics sur leur smartphone. En fait, l’application guide les utilisateurs pour trouver une place de stationnement adaptée. Ce soutien améliorera l’expérience des visiteurs tout en réduisant la consommation d’énergie. C’est l’avantage de l’intelligence artificielle et des structures intelligentes.
Détection des défauts
Pour maintenir la sécurité, les bâtiments doivent être constamment vérifiés pour détecter tout problème ou anomalie. Pour ce faire, les gestionnaires d’immeubles ont besoin d’une équipe dédiée d’experts pour superviser l’entretien du bâtiment.
Cependant, selon la complexité du bâtiment, cela peut se transformer en véritable casse-tête. L’intelligence artificielle a la capacité de traiter en continu des données provenant de diverses sources. Les outils d'intelligence artificielle examineront les entrées, rechercheront des tendances et découvriront des informations non découvertes sur tout problème ou problème technique.
Par exemple, les capteurs et caméras installés dans les ascenseurs enregistreront des données sur le fonctionnement de l'ascenseur. Des outils d’intelligence artificielle évalueront ensuite les données pour déterminer si l’ascenseur fonctionne correctement ou s’il présente un dysfonctionnement. Des actions correctives proactives peuvent alors être mises en œuvre avant que l’ascenseur ne cesse de fonctionner correctement.
Surveillance de l'occupation
L'utilisation de l'intelligence artificielle aide les propriétaires d'immeubles à suivre la façon dont les gens utilisent leurs bâtiments. Ainsi, en tant que propriétaire, vous pouvez créer un environnement de travail plus sûr pour vos employés. Infogrid est l'une des meilleures plateformes de systèmes de surveillance d'occupation du marché.
Faites travailler l'IA pour vous
Le facteur le plus critique dans les technologies de bâtiments intelligents est qu'elles fonctionnent comme prévu. Chaque chef de chantier, directeur des opérations ou responsable de la santé et de la sécurité peut se connecter à la plateforme et prendre des décisions basées sur des données en temps réel, c'est pourquoi l'IA est si puissante.
C'est le résultat de la création d'une plate-forme cloud évolutive qui permet de surveiller et d'agir sur tout, du CVC au contrôle d'accès en passant par l'expérience d'occupation et la détection d'incendie. Cependant, l’IA peut être utilisée par n’importe qui ; les personnes responsables de la gestion du bâtiment ne sont pas les seules à le faire.
Aujourd'hui, de nombreux bâtiments intelligents mettent leur technologie à la disposition de chaque résident, qu'il travaille dans un bureau, qu'il soit enseignant, PDG ou infirmier. D'un simple toucher du doigt, les visiteurs peuvent réserver un espace de réunion ou une suite opérationnelle, obtenir un itinéraire d'un point A à un point B ou alerter la maintenance lorsqu'un problème survient avec une application pour smartphone spécifique au bâtiment ou au campus.
En mettant en œuvre la bonne technologie d'IA de la bonne manière, les sociétés de gestion d'immeubles peuvent se transformer pour s'aligner davantage sur les opérations des organisations locataires, offrir les expériences dont les locataires ont besoin et qu'elles souhaitent, et soutenir leur propre santé opérationnelle et financière.
De plus, rendre les bâtiments plus intelligents nous aidera à surmonter certains des obstacles les plus difficiles, notamment les normes strictes de zéro émission nette et les normes de durabilité que les entreprises doivent désormais respecter.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
