ホームページ テクノロジー周辺機器 AI IoT センサーと AI がスマート ビルディングにどのような変革をもたらすか

IoT センサーと AI がスマート ビルディングにどのような変革をもたらすか

Apr 12, 2024 am 09:10 AM
モノのインターネット AI グリーンビルディング

IoT センサーと AI がスマート ビルディングにどのような変革をもたらすか

# スマート テクノロジーの継続的な開発により、スマート ビルディングは今日の建設業界を強力にサポートするようになりました。スマート ビルディングの台頭において、モノのインターネット (IoT) センサーと人工知能 (AI) が重要な役割を果たしています。それらの組み合わせは、単なる技術的応用ではなく、従来の建築概念を完全に覆し、よりインテリジェントで効率的で快適な建築環境をもたらします。

ここ数年、特に新型コロナウイルス感染症のパンデミックを受けて、施設管理者への期待が変化し、実現性のニーズが拡大するにつれて、ビル管理が直面する課題は増大し、進化してきました。

オフィス内でのより統合された柔軟な作業環境への移行により、商業ビルの使用方法も変化しており、ビルの使用状況や居住者の傾向などをリアルタイムで把握することが求められています。ビル管理の状況では、全体的な生産性とパフォーマンスを向上させながら、新しい柔軟な環境に簡単に適応できるソリューションが緊急に必要であることが明らかになりました。

ビル管理者が自社の施設と改善の機会を評価するにつれて、スマート ビルディングも成長傾向になっています。業務を合理化するだけでなく、コストを削減し、全員の可視性を高めます。

スマート ビルディングは、モノのインターネット (IoT)、人工知能 (AI)、自動化などのテクノロジーを活用することで、ビル管理が業務を合理化し、透明性を高め、従来の手動ワークフローを自動化して、シームレスなプロセスと効率性を実現します。施設管理者だけでなく、顧客にも利益をもたらす管理手法。このデジタル化と、そのようなテクノロジーを活用する統合テクノロジー スタックを組み合わせることで、施設管理者は従来の煩雑なワークフローを自動化し、コンプライアンス データを確保し、顧客の期待とニーズに応えることができます。

まず第一に、IoT センサーのアプリケーションにより、スマート ビルディングにインテリジェンス要素が導入されます。これらのセンサーは建物の内外に広く設置して、温度、湿度、光、空気の質などのさまざまなデータをリアルタイムで監視できます。このデータは中央システムに転送され、AI によって分析および処理されます。 AI はセンサーデータを分析することで、建物のエネルギーをインテリジェントに管理できるようになります。たとえば、AI は建物内外のリアルタイムの状況に基づいて照明や空調システムを自動的に調整し、エネルギー消費を最小限に抑え、エネルギー効率を向上させることができます。

スマート ビルディングのセキュリティは大幅に強化されました。 IoT センサーは、火災、漏洩、侵入など、建物の内外の安全状況をリアルタイムで監視できます。異常が発見されると、AI システムは直ちに警報を発し、人員と財産の安全を確保するために対応する措置を講じます。

さらに、スマートビルディングは、建物の内部環境のパーソナライズされた調整も実現します。 IoTセンサーとAIシステムの連携により、建物は従業員や居住者の好みや行動習慣に基づいて照明、温度、湿度、その他の環境パラメータを自動的に調整し、より快適でパーソナライズされた作業環境と生活環境を提供します。

スマート ビルディングの運用と保守は大幅に改善されました。 IoT センサーは建設機械の稼働状況をリアルタイムで監視でき、人工知能システムはこれらのデータを分析して設備の故障や損傷を予測し、対応するメンテナンスの推奨事項を作成できます。このタイプの予知保全は、機器のダウンタイムと修理コストを大幅に削減し、建設機器の信頼性と耐用年数を延ばします。

人工知能は、単純なタスクやワークフローを自動化する機能により、ここ数年ほぼすべての業界で成長傾向となっていますが、IoT センサーは市場でより新しい製品であり、スマートな機能を提供します。処理されたセンサー データに基づいてワークフローとアラートを生成する人工知能。

IoT センサーは、特定のニーズに基づいて施設全体に配置でき、光、熱、動きなどの物理的または環境的入力に応答します。異常な入力が発生すると、センサーがデータを捕捉し、処理されてリアルタイムで管理者に表示されます。このデータは簡単なステータス更新を提供したり、人工知能と統合することで、必要なワークフローやタスクを人間の介入なしで完了させることができます。

たとえば、スマート ビルディングでは、モーション センサーまたは温度センサーでデスクの占有状況や会議スペースの使用状況を監視できるため、ビル管理者は部屋の使用傾向とパターンを把握できます。より柔軟な作業環境やハイブリッドな作業環境への傾向が高まる中、部屋の使用状況データと傾向は、ビル管理者が占有傾向に基づいてリソースを最適に活用する方法を決定し、占有者のニーズを満たすために関連するワークフローを自動化する方法を決定するのに役立ちます。

センサー データは、施設の出入りをリアルタイムに可視化するだけでなく、ビル管理者がエネルギー消費量を追跡および測定し、傾向を監視してビルの効率を維持しながら HVAC システムをより効率的に実行できるようにするのに役立ちます。 。

IoT センサーは、部屋の使用状況などの入力情報を追跡し、サービスが必要な場合の清掃などの必要なワークフローを自動化することで、継続的なメンテナンスの管理を支援しながら、リソースの節約と優先順位付けに役立ちます。たとえば、バスルームのドアに IoT センサーを使用することで、ビル管理者はバスルームの使用状況を測定し、バスルームが特定の使用量のしきい値に達したときに清掃アラートを自動的に送信できます。これにより、厳密な清掃スケジュールの必要性がなくなり、清潔さに対する顧客の期待に応えながら、必要なときだけ施設を清掃できるようになります。

IoT システムはビル管理にとって新しいものではありませんが、センサーからの入力を含むすべての IoT データを統合して活用する機能は重要です。多くの IoT システムでは、手元にあるデータのごく一部しか利用しないため、システム全体を完全に統合して、すべてのデータがレポートやダッシュボードに組み込まれ、意思決定に影響を与えることが重要です。施設システムにセンサーを導入し、そこから人工知能を通じてデータをプッシュすることで、ビル管理は現実世界の環境入力に基づいてジョブとワークフローを自動的に生成すると同時に、コンプライアンスを監視して必要な措置を実行することもできます。

IoT センサーと人工知能は業務を合理化し、ワークフローを自動化し、効率を向上させることができますが、スマート ビルディングの中心はデータです。プロセス管理アプリケーションを活用することで、ビル管理は IoT システム全体を統合するだけでなく、そのシステムからの洞察を視覚化し、運用に対する完全な透明性を提供することができます。

リアルタイムで更新されるカスタム ダッシュボードを使用すると、ビル管理者は施設のステータスを迅速に評価し、最優先のニーズを最初に特定し、将来の問題領域を予測できます。タイムスタンプ付きの洞察とカスタマイズ可能なテンプレートを使用して、建設管理者は鳥瞰図からコンプライアンスを監視し、それぞれの固有の作業プロセスの証拠について洞察を得ることができます。

建設管理のニーズが変化し進化し続けるにつれて、それらのニーズとその成果をサポートするために使用されるテクノロジーやソリューションも変化する必要があります。 IoT センサーや人工知能などの統合システムとテクノロジーを活用するスマート ビルディングは、これらのニーズを満たすと同時に、経営陣による全体的なコストの削減と効率の向上を支援します。運用の可視性が強化され、ワー​​クフローとプロセスが合理化されたため、施設管理者は、自社の施設が常に顧客の変化するニーズに合わせて効率的かつ効果的に調整されていることがわかり、安心できます。

全体として、IoT センサーと AI テクノロジーの組み合わせにより、スマート ビルディングの様相は完全に変わりました。スマートビルディングは単なる建物ではなく、よりスマートで安全、より快適な生活環境と労働環境を提供する、知恵と活力に満ちたエコシステムです。テクノロジーの継続的な開発と革新により、スマートビルディングは将来さらに重要な役割を果たし、都市開発の重要な柱の1つになると考えられています。

以上がIoT センサーと AI がスマート ビルディングにどのような変革をもたら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。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供 Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供 Jun 28, 2024 am 03:51 AM

このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント Jun 10, 2024 am 11:08 AM

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

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。

微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります 微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

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。

新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

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

あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合 SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合 Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性​​を実証しています。 「S」で始まる関連研究

AIなどの市場を開拓するグローバルファウンドリーズがタゴール・テクノロジーの窒化ガリウム技術と関連チームを買収 AIなどの市場を開拓するグローバルファウンドリーズがタゴール・テクノロジーの窒化ガリウム技術と関連チームを買収 Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G

See all articles