人工知能は人間よりも適切に HVAC システムを実行および管理できる可能性があります
あなたが商業ビルの所有者または運営者であれば、おそらくビル オートメーション システム (BAS) またはビル エネルギー管理システム (BEMS) に投資したことがあるでしょう。建物は効率改善の絶好のターゲットであり、効率の最適化は大幅なコスト削減につながります。
実際、米国エネルギー省によると、商業ビルは全炭素排出量の約 5 分の 1 を排出し、HVAC システムがビルのエネルギー使用量の 40% を占めています。
高度なコンピューティング ハードウェアと分析の出現により、建物の所有者は人工知能を活用して HVAC 運用を最適化できるようになりました。自律型 AI を建築環境に導入することで、既存の HVAC システムは、あらゆる領域で快適性を最適化するためにエネルギー使用量を削減する方法を正確に学習する予測頭脳となります。
AI ベースの BAS および BEMS ソリューションは世界中で採用されています。たとえば、ABB Skill BE Sustainable with Efficiency AI は現在、合計 1 億平方フィートを超える 275 棟以上の建物を管理しています。これらの設備を合計すると、ビルディングオートメーションへのすでに行われた投資を活用して、年間 100 万トン以上の CO 2 が節約されます。
人工知能アプリケーションの大きな可能性
古い建物には節約という点でより大きな潜在力がありますが、現代の建物にはよりきめ細かい制御を可能にするテクノロジーが搭載されています。したがって、人工知能をあらゆる建物に適用すると、成果が得られる可能性があります。その可能性は非常に大きく、ABB パートナーの Brainbox AI によると、エネルギーコストを最大 25% 削減でき、二酸化炭素排出量を最大 40% 削減でき、資産寿命を最大 50% 延長することができます。新しい建物の場合、スマート HVAC はエネルギー関連のコード要件を満たす方法も提供します。
目標は、既存の BAS および BEMS 機能をすべて維持しながら、HVAC システムを予測型ではなく自己修正型にすることです。たとえば、仮想メータリングを使用すると、建物のオペレータは、湿度レベル、給気と還気の速度と温度、現在のサーモスタットの温度と設定値などのデータ要素を BEMS からキャプチャすることで、物理ハードウェアを必要とせずに、デバイス レベルでエネルギー使用量を追跡できます。 . .
外部データ (天気予報など) をオーバーレイする機能と組み合わせることで、AI が HVAC のパフォーマンスを管理するだけでなく、異常が発生したときや潜在的な障害が発生する前にオペレーターに警告するのに十分なデータが得られます。
継続学習とは、新しいウィンドウがインストールされた後など、AI がデジタル モデルをリアルタイムで調整できることを意味します。建物は常に現在の形式で「理解」され、それに応じて最適化できます。つまり、ほんの数年前には存在しなかった機能ですが、今日の AI ソリューションは、HVAC ゾーンの温度を 2 時間前に最大 98% の精度で予測できます。 HVAC システムとその動作について学習すると、システムは自己修復します。つまり、人間の介入なしに問題を解決できます。
人工知能統合の最初のステップ
建物内で AI の使用を開始するには、建物の所有者は通常、システム インテグレーターを雇って既存の建物システムと資産を調査します。 HVAC 図面はありますか? BEMS は存在しますか? 特定の場所での人数と期間の観点から、建物はどの程度占有されていますか? これらの質問やその他の質問により、プロバイダーは AI ソリューションが所有者の建物に機能するかどうかを評価できます。
テクノロジーの観点から見ると、すべての建物所有者は、オープン プロトコルを使用したネットワーク化された HVAC 制御を必要としています。その後、AI は HVAC 運用に対する変更の推奨を開始し、まず仮想環境でテストしてから実際のシステムに導入します。ベンダーは通常、AI の進行状況を監視し、HVAC 動作アルゴリズムに対する提案された変更の健全性チェックを実行します。 AI は、建物の使用状況と時間の経過とともに使用状況がどのように変化するかに基づいて、HVAC 資産を最適化する方法を見つけます。これらのツールは、KPI レポートやサプライヤーの専門家が潜在的な問題を通知するためのデータも提供します。建物の規模に応じて、所有者は、システムが建物とその HVAC システムについて学習してから 2 ~ 4 か月以内に、AI 強化された HVAC 制御により投資収益率 (ROI) が得られることを期待できます。
高度な AI ベースの HVAC 制御は、5,000 平方フィートを超える事実上すべての商業ビルで利用できるようになりました。これは、計算の進歩と商業ビルのニーズに合わせたアプリケーションによって可能になった分析ツールの普及によって可能になりました。建築環境への人工知能の適用はまだ初期段階にありますが、ROI と排出量削減の観点から説得力のあるビジネスケースがあるため、これらのソリューションは新築や改修において一般的なものになる可能性があります。
現在、グリーン環境保護は現在の建設業界の発展目標の一つとなっており、Qianjia.com が主催する 2022 年の第 23 回中国国際ビルディング インテリジェンス サミットが間もなく正式に開幕します。このサミットのテーマは「デジタルインテリジェンスが力を与え、炭素が新たな未来を導く」であり、その中で、低炭素でより環境に優しいスマートビルディングをどのように構築するかが、このサミットで議論される主要な議題の1つとなります。
サミットは2022年11月8日から12月8日まで、西安、成都、北京、上海、広州の5大都市で盛大に開催される。その際、私たちは世界的に有名なビルディングインテリジェンスのブランドや専門家と協力して、AI、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、IoT、スマートシティ、スマートホーム、スマートセキュリティなどの最新のテクノロジーアプリケーションやホットトピックを共有し、議論します。より安全で、より安定し、よりオープンな産業エコロジーは、「二酸化炭素」目標の達成に役立ちます。
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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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