スマート ビルディングとは何ですか?また、スマート ビルディングではどのようなテクノロジーが使用されていますか?
インテリジェンスに関しては、スマートフォン、スマートカー、スマートビルディング、スマートシティなど、日々新しい用語が説明されているようです。
しかし、何かを本当にスマートにするのは、それを動かすテクノロジーです。今日の「スマート時代」において、建設業界はスマート ビルディング テクノロジーを活用して、より良い建築環境を構築しています。
この記事では、スマート ビルディングとは何か、どのようなテクノロジーが使用されているのか、世界中のスマート ビルディングの例について詳しく説明します。
スマートビルディングとは何ですか?
スマート ビルディングとは、すべてのシステムの自動化と自己調整を可能にする革新的な素材とテクノロジーを備えたビルディングです。スマート ビルディングは、モノのインターネット (IoT) などのテクノロジーを使用することで、建物の使いやすさを向上させ、効率を最適化し、安全性とアクセシビリティを向上させながら、建物をより持続可能で環境に配慮したものにすることを目指しています。
簡単な例: スマート ビルディングは、温度制御と電力管理のためのセンサーを統合することで、建物内のエネルギー消費の最適化に役立ちます。
これは、人が少ない建物や勤務時間外に特に便利です。建物のセンサーから収集されたデータはソフトウェアによって解釈され、事前に設定された基準に基づいた予知保全が可能になります。これにより、建物のエネルギー消費に関連する毎月の費用も大幅に削減されます。
スマート ビルディングを支えるテクノロジー
スマート ビルディングと標準的なビルディングの違いは、特定のテクノロジーの組み合わせです。これらのテクノロジーがどのように建物をスマート化しているかについて詳しくご覧ください。
- 人工知能と機械学習
- 情報モデルの構築
- 拡張現実と仮想現実
- モノのインターネット
- 相互接続システム
- センサー
- オートメーション
人工知能と機械学習
人工知能 (AI) は、人間を模倣する機械を表す一般用語です。知能。これには、言語処理、問題解決、機械学習などのタスクが含まれます。機械学習とは、プログラミングせずにデータから学習できるアルゴリズムベースのコンピューター システムを指します。
2020 年のマッキンゼーのレポートによると、世界の建設支出が増加するにつれて、人工知能テクノロジーを組み込んだソリューションも増加しています。建設バリューチェーンのさまざまな段階(設計、入札、資金調達、資材管理など)で AI ソリューションを使用すると、多くのメリットがあります。
人工知能は、その予測機能を利用して、コストの削減、労働力の管理の改善、リスクの防止、プロジェクト計画の強化、建設中および建設後の現場の監視を行うことができます。
ビルディング インフォメーション モデル
ビルディング インフォメーション モデリング (BIM) は、建物の計画、設計、建設、管理の効率を向上させるために大量の情報とデータを処理する方法です。
BIM は建設業界のデジタル変革の重要な部分であり、より持続可能で、正確で、協調的で、コミュニケーションが可能で、より安全なインフラストラクチャを促進することで、建物のスマート化に貢献します。
拡張現実と仮想現実
拡張現実 (AR) および仮想現実 (VR) テクノロジーにより、デザイナー、建築家、エンジニアはプロジェクトが完成する前に構想を描くことができます。スマート ビルディングが必要な理由は次のとおりです。多くの場合、これらの革新的なテクノロジーを使用して構築されます。
さらに、青写真を 3D でプログラムし、現在のプロジェクト現場に重ねて、目立たない要素や検出できない要素を視覚化し、建設プロジェクトの将来の段階を予測することもできます。
AR と VR を使用すると、作業員は他の資本集約型テクノロジーよりも低コストで、複雑な構造や不慣れな環境を明確にナビゲートできます。
それだけではありません。AR と VR は、建設後のエンターテイメント目的で建物に組み込むこともできます。家庭やオフィスにおけるこれらのテクノロジーの応用例は無限にあります。効率化だけでなくエンターテイメントも楽しめるAR/VRのオフィスへの適用は検討する価値があります。
IoT
スマート ビルディングがどのように動作するかを見るとき、常にモノのインターネットが際立っています。しかし、それは何でしょうか?どのように機能するのでしょうか?
モノのインターネット (IoT) は、プロセッサ、センサー、通信ソフトウェアなどの組み込みシステムを使用して、環境から取得したデータを収集、送信、処理する一連のネットワーク対応スマート デバイスです。
人々は自由にソフトウェアを操作し、設定し、データにアクセスできますが、人間の介入が 100% 必要なわけではありません。モノのインターネットと人工知能 (AI) および機械学習を組み合わせることで、データ収集の効率と難易度を向上させることができます。
IoT は新しいテクノロジーとみなされていますが、新しい建設プロジェクトに特有のものではありません。照明や温度を制御するセンサー、セキュリティシステム、通信機器、IT ソフトウェアなど、さまざまなスマートデバイスを追加することで、既存の建物を IoT テクノロジーで改修し、「スマート」にすることができます。
コネクテッド システム
多くの建物はすでに施設内でスマート テクノロジーを使用して、構造内の特定の領域を制御していますが、これは「スマート ビルディング」として認められたことを意味するものではありません。この目標を達成するための次のステップは、すべてのスマート ビルディング ソリューションを統合し、データ処理ソフトウェアを適切に実装して建物の効率を最大化することです。
すべてのスマート システムの機能を保証するために集中プラットフォームは必要ありませんが、単一のユーザー インターフェイスとダッシュボードを使用して、プラットフォームに統合されたすべてのシステム全体の非効率性を監視、制御、特定できるため、建物の所有者や施設コーディネーターは作業が容易になります。管理および分析するため。
センサー
センサーは、スマート ビルディングを構築する際に非常に重要な役割を果たします。これにより、ビル管理者と統合システムが必要な量のデータを正しく収集して効率を最大化し、情報に基づいた意思決定を行ってリソースを適切に割り当てることができるようになります。
自動化
データは無駄になりません。スマート ビルディングは、システムによってリアルタイムで自動的に分析される必要がある情報を継続的に収集します。この継続的な監視には、建物全体の状態を制御および最適化するための自動調整が必要です。
スマート ビルディングの目的
今日、スマート ビルディング プロジェクトは世界の建設業界でますます一般的になってきています。環境への影響と建物のエネルギー消費を削減するために、多くの大都市および中規模都市は、商業ビルの所有者にグリーンビルディングのパフォーマンスを開示することを要求しています。
最新の制御および自動化テクノロジーを採用することで、スマート ビルディング ソリューションは次のことが可能になります:
- 大幅な省エネ効果を生み出す;
- 持続可能な開発を促進し、環境を保護します;
- 住民の健康、安全、生活の質を向上させます。
スマート ビルディングの長所と短所
しかし、他のものと同様、スマート ビルディングにも長所と短所があります。
利点
建物のエネルギー効率を高め、自己制御することに加えて、スマート ビルディングを設計する際に考慮すべき 5 つの利点を以下に示します。
- エネルギー消費量の削減と効率の向上 - スマート センサーをさまざまな場所に統合することで、必要な場合にのみ機能する照明および温度制御システムのエネルギー消費を大幅に削減できます。これにより、建物の資源効率が最大化され、サーモスタットをめぐるオフィス内の争いがなくなり、建物の電気代と二酸化炭素排出量が削減されます。
- ビッグ データを通じてより優れた洞察と視覚化を取得する – これらの建物は常に膨大な量のデータを収集しています。この情報を活用すれば、スマート ビルディングは傾向を特定し、最適化の機会を発見できるため、意思決定者は情報に基づいてデータに基づいた意思決定を行うことができます。
- 予知メンテナンス – 建物内のシステムでは、目に見えない障害が時々発生する可能性があり、気づかれずに将来的に重大な欠陥を引き起こす可能性があります。建物のスマート テクノロジーにより、これらの障害を迅速に検出できるため、障害が発生した理由を理解して、どの問題を最初に修正するかを優先することができます。言い換えれば、事前の予防です。
- スペースの有効活用 – スマート ビルディングは、居住者の体験をより楽しく、シームレスにするように設計されています。特に 2020 年以降、私たち全員がスペースの制約を痛感しているため、スマート スペースは収益性を維持しながら基準を引き上げ、健康と安全の規制に準拠する方法を検討しています。
- 建物価値の向上 - 適切なスマート テクノロジーをすべて実装すると、スマート ビルディングの市場価値が向上することは間違いありません。 Fortune Business Insight の調査によると、北米だけでのスマート ビルディングの収益は 2026 年までに 342 億ドルに達し、世界のスマート ビルディングの収益は 2027 年までに 1,270 億 9 千万ドルに達すると予想されています。 2020 年から 2027 年の期間、年間複合成長率は 12.5% に達すると予想されます。
欠点
それでも、課題がないわけではありません。 IoT テクノロジーに完全に没頭していない人にとって、IoT テクノロジーとその統合を理解することは困難な作業になる可能性があります。
スマートに移行することを決定する場合、最初のステップは、利用可能なさまざまなテクノロジーと、それらがどのように相互に統合されるかを理解することです。
同様に、IoT テクノロジーとクラウド接続の実装と受け入れが進むにつれて、スマート ビルディングはサイバーセキュリティの脅威に対してより脆弱になります。予期せぬセキュリティ侵害は、スマート ビルディングの複数の機能に影響を与え、最も極端な場合には機能不能になる可能性があります。
幸いなことに、モノのインターネットが複数の業界でブームになっているため、サイバーセキュリティは多くの企業にとって最優先事項の 1 つとなっており、データを保護し、大規模なセキュリティの発生を回避することが容易になりました。
世界中のスマート ビルディングの例
1-ドイツ、ミュンヘンのアリアンツ アレーナ
サッカー クラブ バイエルン ミュンヘンの本拠地では、シリーズが使用されていますコース上の芝生の状態を追跡し、推奨事項を作成するためのセンサーとベースのクラウド分析。灌漑システムの制御から音響カメラとサウンド マッピングを組み合わせて試合の重要な瞬間に対するファンの反応を調査するまで、アリアンツ アレーナはドイツのスマート アーキテクチャのモデルです。
2- カリフォルニア州クパチーノの Apple Park
Apple Park のロタンダは建築家のお気に入りではありませんが、この建物は世界で最もエネルギー効率の高い建物の 1 つです。建物。屋根に設置されたソーラーパネルによる再生可能エネルギーのみで電力を供給し、17メガワットのエネルギーを生成します。これは、ソーラールーフの中で最大のエネルギーの1つです。
3- 英国ロンドンのクリスタル タワー
クリスタル タワーには、電力消費量をキロワットごとに監視する高度なビル管理システムが装備されています。太陽光ルーフパネルは電力の約 20% を生成し、そのシステムはエネルギー消費を厳密に監視します。その結果、クリスタル タワーの二酸化炭素排出量は、英国の他のオフィスビルより 70% 低くなります。
4- ドバイのブルジュ・ハリファ
ブルジュ ハリファは、世界で最も高い建物であるだけでなく、イノベーションの最前線にあり、最もスマートで最も持続可能な建物の 1 つとして知られています。居住者の空気の質、照明、温度を改善するさまざまなスマート ビルディング ソリューションが付属しています。建物の自動化システムは、エラーやメンテナンスの問題を特定するアルゴリズムを通じてリアルタイムでデータをキャプチャします。これにより、施設管理者は建物のメンテナンスと資産の信頼性を向上させることができます。
以上がスマート ビルディングとは何ですか?また、スマート ビルディングではどのようなテクノロジーが使用されていますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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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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