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L'efficacité énergétique des bâtiments fait face à une pression croissante
L'efficacité énergétique des bâtiments fait face à une pression croissante
La valeur d'un bâtiment est grandement affectée par l'efficacité énergétique du bâtiment. Avec l’aide de l’IoT, l’optimisation énergétique devient l’un des moyens les plus efficaces de réduire la consommation d’énergie, augmentant ainsi la valeur des propriétés et réduisant les émissions de CO2.
Le monde devient plus intelligent : les voitures se conduisent seules, les drones cultivent des pommiers, les capteurs corporels surveillent la santé humaine et de nombreuses autres applications IoT intelligentes. Cependant, le secteur de la construction est un secteur industriel qui a mis du temps à s'adapter aux solutions intelligentes, même si l'efficacité énergétique des bâtiments est un sujet brûlant – et pour cause :
Dans l'ensemble, les bâtiments de l'UE représentent 40 % de la consommation d'énergie. et 36 % des émissions de gaz à effet de serre, c'est tout simplement insoutenable
Aujourd'hui, 75 % des bâtiments en Europe ne sont pas économes en énergie, et on prévoit que d'ici 2050, 95 % d'entre eux seront encore utilisés, ce qui signifie, surtout En période de crise énergétique, les propriétaires gaspilleront beaucoup d'argent. Pour atteindre l'objectif global de l'UE de réduire les émissions de 55 % d'ici 2030, le secteur de la construction doit réduire ses propres émissions de 60 %. L'Europe traverse une crise Durant la crise énergétique, de nombreux services publics se tournent vers la production d'énergie fossile pour répondre à la demande. L’appel à l’action est fort, mais l’argent, le temps et les ressources sont limités. La question la plus importante est de savoir où investir.
Où investir : l'acier et le béton ou l'IoT et l'IA ?La réponse courte est : les deux !
Les solutions évidentes aux défis ci-dessus sont d'améliorer l'isolation des bâtiments, de remplacer les fenêtres, d'utiliser des pompes à chaleur et des panneaux solaires. systèmes de chauffage fossiles. Évidemment, c’est quelque chose qui doit être fait, mais soyons réalistes, cela ne se fera pas du jour au lendemain. Le taux de renouvellement énergétique actuel du parc immobilier européen est de 1 %, et la majeure partie du parc immobilier mondial existant actuellement sera toujours là en 2050. Si le secteur du bâtiment veut réduire ses émissions de carbone de 60 % d'ici 2030, le taux de renouvellement énergétique du parc immobilier européen devra doubler – un montant considérable compte tenu du coût d'approvisionnement en matériaux de construction et de la rareté des ressources que représente le défi du secteur.
Pour de nombreux secteurs, la numérisation offre une autre façon de relever les défis. La collecte de diverses données liées au climat intérieur du bâtiment, aux conditions météorologiques à l'extérieur du bâtiment, à la consommation d'énergie et aux performances du système de chauffage, ainsi que l'analyse et la visualisation de ces données peuvent générer des informations précieuses sur la performance énergétique du bâtiment et guider davantage l'optimisation des systèmes de chauffage et de refroidissement. la consommation énergétique du bâtiment et minimiser les émissions de carbone.
Dans cette approche, la valeur n'est pas créée en isolant les bâtiments et en remplaçant les fenêtres, mais en tirant parti des moteurs de l'IoT et de l'intelligence artificielle pour collecter et traiter les données du bâtiment. La technologie existe déjà, nécessitant beaucoup moins d’investissement que la construction mécanique et produisant des résultats beaucoup plus rapidement. Mais soyons également clairs : les solutions de bâtiments intelligents complètent les améliorations énergétiques des bâtiments, et ne les remplacent pas
Mais la réalité est que le secteur de la construction est un peu en retard en matière de numérisation ! La collecte et la visualisation de données peuvent être utilisées non seulement pour réduire la consommation d’énergie, mais également pour étayer les décisions sur où et pourquoi investir. Aujourd'hui, 80 à 90 % des données d'une organisation sont non structurées. Les données nécessaires à l'optimisation de l'efficacité énergétique, telles que l'humidité, la température, la consommation électrique, l'infrastructure du bâtiment, etc., sont souvent disponibles et structurées.
Pendant ce temps, seuls quelques-uns savent ou se souviennent que les travaux pionniers dans le domaine des bâtiments intelligents remontent à 1977 - l'année où James Southerland, un jeune ingénieur chez Westinghouse Electric, a construit son ordinateur ECHO IV (Electronic Computing Home Operator). En plus de prouver que le panneau de commande peut contrôler les réveils et les téléviseurs, il peut également contrôler à distance les thermostats - ce qui est très avant-gardiste à l'heure actuelle
Retour à nos jours, réfléchissez à la valeur commerciale de la gestion énergétique des bâtiments !
Money Talks – Avantages commerciaux de la gestion de l'énergieLa réduction de la consommation d'énergie basée sur les données réduira les coûts énergétiques de manière très significative. Dans le cas de grands bâtiments multi-locataires, et bien sûr en fonction des circonstances, des réductions annuelles des coûts énergétiques de 10 à 15 % sont facilement réalisables, notamment en abaissant et en adaptant de manière plus dynamique la température d'alimentation du système de chauffage. C'est un fruit classique et facile à trouver !
Un autre aspect critique, et qui mérite peut-être davantage d'être surveillé, est la détection précoce des pannes techniques dans les systèmes de chauffage. Les problèmes typiques sont un capteur de température défectueux ou un servomoteur de vanne. En plus des coûts énergétiques inutiles, les coûts ultérieurs de réparation ou de remplacement peuvent être évités. La détection et l'analyse à distance permettent de minimiser les visites sur site du personnel de service, leur permettant ainsi de résoudre les problèmes dès la première visite.
Du point de vue d’un propriétaire immobilier, la valeur d’une propriété est évidemment cruciale. Les fonds d'investissement optimisent leurs portefeuilles immobiliers dans une perspective d'efficacité énergétique. Alors que les bâtiments extrêmement inefficaces sur le plan énergétique courent le risque de devenir des actifs bloqués, les investissements dans la gestion et l'optimisation de l'énergie peuvent augmenter considérablement la valeur des propriétés.
Comme nous l'avons vu, investir dans une gestion énergétique des bâtiments basée sur les données peut générer une valeur commerciale énorme en peu de temps et avec un investissement limité. Cela n’éliminera pas la nécessité d’effectuer des rénovations énergétiques des bâtiments, mais cela pourrait rapidement améliorer l’efficacité énergétique. Les données collectées fourniront en outre un aperçu des domaines dans lesquels investir dans des rénovations afin de maximiser le retour sur investissement.
Conclusion et perspectives
La gestion intelligente de l'énergie des bâtiments a parcouru un long chemin depuis que James Southerland a construit l'ordinateur domestique ECHO IV en 1977, et le secteur du bâtiment a un potentiel évident pour évoluer d'un retard numérique à un hotspot d'innovation.
Le concept de capteurs virtuels permet l'agrégation et la combinaison de données provenant de diverses sources sans qu'il soit nécessaire d'installer des capteurs physiques à chaque emplacement.
La création de jumeaux numériques complets de bâtiments devient de plus en plus réaliste, alimentée par des flux de données accélérés provenant de capteurs physiques et virtuels. Le jumeau numérique représente non seulement la structure physique du bâtiment, mais également toutes les technologies d'exploitation actives et l'utilisation du bâtiment. L’efficacité énergétique n’est qu’un aspect parmi tant d’autres de la gestion des bâtiments.
L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle marquent le début des bâtiments intelligents basés sur les données, capables de se contrôler eux-mêmes et d'apprendre continuellement de nouveaux modèles pour auto-optimiser leurs opérations.
Il existe de nombreux facteurs qui contribuent au succès de l’automatisation des bâtiments, des systèmes d’intelligence artificielle aux capteurs et actionneurs, en passant par la connectivité IoT. Dans ce segment industriel, la clé du succès réside également dans la création de valeur partagée au sein de l’écosystème pour faire des bâtiments intelligents une réalité.
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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.
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
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.
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
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
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.
Une nouvelle ère de développement front-end VSCode : 12 assistants de code IA hautement recommandés
Jun 11, 2024 pm 07:47 PM
Dans le monde du développement front-end, VSCode est devenu l'outil de choix pour d'innombrables développeurs grâce à ses fonctions puissantes et son riche écosystème de plug-ins. Ces dernières années, avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, des assistants de code IA sur VSCode ont vu le jour, améliorant considérablement l'efficacité du codage des développeurs. Les assistants de code IA sur VSCode ont poussé comme des champignons après la pluie, améliorant considérablement l'efficacité du codage des développeurs. Il utilise la technologie de l'intelligence artificielle pour analyser intelligemment le code et fournir une complétion précise du code, une correction automatique des erreurs, une vérification grammaticale et d'autres fonctions, ce qui réduit considérablement les erreurs des développeurs et le travail manuel fastidieux pendant le processus de codage. Aujourd'hui, je recommanderai 12 assistants de code d'IA de développement frontal VSCode pour vous aider dans votre parcours de programmation.
