인공지능이 건물을 스마트하게 만드는 방법
스마트 빌딩의 가장 중요한 구성 요소 중 하나는 인공 지능입니다. 그것이 없으면 건물은 스마트하다고 간주될 수 없습니다. 왜냐하면 그것이 없으면 소유자와 관리자는 임차인에게 가장 안전하고 편안한 환경을 제공할 수 없기 때문입니다.
건설 플랫폼이 여러 소스에서 데이터를 수집하려면 먼저 건물 관리 시스템과 같은 스마트 기술로부터 정보를 얻어야 합니다. 인포그리드(Infogrid)가 좋은 예이다. 그런 다음 데이터를 표준화하고 안전하게 저장하는 적응 가능하고 확장 가능한 클라우드 기반 플랫폼에 이 데이터를 공급해야 합니다. 그러나 이는 아직 스마트 빌딩의 표준을 충족하지 못합니다.
AI가 내장된 플랫폼을 사용할 때 진정한 혁신이 일어납니다. 건물이나 건물 전반에 걸쳐 지능을 통합하고 강화함으로써 이러한 기술을 통해 거주자는 건물을 더 잘 운영할 수 있습니다. 여기에는 건물 및 장비 성능의 모델링뿐만 아니라 건물 시스템 및 날씨나 교통과 같은 외부 입력에 대한 데이터도 포함됩니다.
이를 통해 기계 학습을 통해 바닥 공간을 지속적으로 최적화하여 에너지 사용과 낭비를 줄일 수 있습니다.
예를 들어 교통량이 적은 지역에서는 전기 사용량을 자동으로 줄여주거나, 시설 주변의 센서를 관찰하고 그 데이터를 바탕으로 실시간 의사결정을 함으로써 에너지 절약을 달성할 수 있습니다. 이는 직원이 항상 편안하게 지낼 수 있도록 하면서 건물의 수익과 환경에 도움이 됩니다.
다음은 AI 활용이 지능 구축에 미치는 영향입니다.
건물에 인공 지능을 사용하여 스마트하고 지속 가능한 건설 목표 달성
저렴하고 쉽게 접근할 수 있으며 정교한 IoT 장치의 도움으로 건물 구석구석에서 엄청난 양의 유용한 데이터가 수집됩니다. 데이터 수집이 적절하게 검토되고 처리되면 관리자에게 의사 결정에 유용한 비즈니스 통찰력을 제공할 수 있는 잠재력이 있습니다.
인공지능은 원시 데이터를 사용 가능한 지능으로 변환하는 데에도 중요한 역할을 합니다. 이 놀라운 기술이 없다면 얻은 정보는 쓸모없거나 의미가 없을 것입니다. 건물 관리자는 AI를 통해 자산 활용도를 높이고 임차인의 편의성을 높이며 운영 효율성을 더 크게 보장할 수 있습니다. 이것이 바로 정보 그리드를 사용하여 얻을 수 있는 것입니다.
건물 유지 관리
모든 사람은 건물 영역이 위생적이고 정기적으로 유지 관리되며 안전하기를 원합니다. 건물 관리자는 전문 청소 회사와 협력하여 건물을 항상 깨끗하고 안전하게 유지할 수 있습니다.
센서와 카메라로 건물 구석구석을 세밀하게 포착할 수 있습니다. 이 데이터가 AI 도구에 로드되면 건물 관리자에게 즉각적인 청소가 필요한 구역을 알려 거주자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
물 관리
우리는 90%의 시간을 실내에서 보냅니다. 우리가 매일 다양한 목적으로 사용하는 물의 양을 생각해 보세요. 평균적인 미국 가정은 매일 집에서 300갤런의 물을 사용하는 것으로 추산됩니다. 전 세계적으로 얼마나 많은 물이 사용되는지 생각해 보세요.
우리는 90%의 시간을 실내에서 보냅니다. 우리가 매일 다양한 목적으로 사용하는 물의 양을 생각해 보십시오. 한 대략적인 추산에 따르면 평균 미국 가정은 하루에 300갤런의 물을 사용합니다. 전 세계적으로 얼마나 많은 물이 사용되는지 생각해 보세요.
수자원이 말라가고 있습니다. 따라서 우리가 사용하는 물의 양을 고려하고 이를 줄이기 위해 필요한 조치를 취하는 것이 중요합니다. 따라서 건물 관리자는 각 가정이나 사무실의 물 소비량에 세심한 주의를 기울여야 합니다.
하지만 수동으로 물 사용량을 추적하는 것은 극히 불가능합니다. 이런 점에서 인공지능은 매우 유용하다.
주차 지원
오늘날 빠르게 변화하는 세상에서 주차는 많은 사람들에게 큰 문제입니다. 새로운 곳에 가면 주차 공간을 찾는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 사람들은 꼭 필요한 경우가 아니면 다른 사람과 교류하지 않는 것을 선호합니다.
인공지능은 이러한 상황에서 매우 중요할 수 있습니다. 지상의 압력 센서와 근처의 여러 카메라를 사용하여 주차장을 연구할 수 있습니다. 이 정보를 입력하면 AI 주차툴이 주차 공간 활용도를 분석해 빈 공간에 대한 종합적인 정보를 제공한다.
방문자는 스마트폰을 몇 번만 탭하면 사용 가능한 주차 공간에 대한 세부 정보를 얻을 수 있습니다. 실제로 앱은 사용자에게 적합한 주차 공간을 찾도록 안내합니다. 이 지원은 방문객 경험을 향상시키는 동시에 에너지 사용량도 줄입니다. 이것이 인공지능과 스마트구조의 장점이다.
Fault 감지
안전을 유지하려면 건물에 문제와 이상이 있는지 지속적으로 점검해야 합니다. 이를 위해서는 건물 관리자에게 건물 유지 관리를 감독할 전담 전문가 팀이 필요합니다.
그러나 건물의 복잡성에 따라 이는 번거로울 수 있습니다. 인공지능은 다양한 소스의 데이터를 지속적으로 처리하는 능력을 갖추고 있습니다. 인공 지능 도구는 입력 내용을 검사하고 추세를 찾고 문제나 기술 문제에 대해 발견되지 않은 정보를 찾아냅니다.
예를 들어 엘리베이터에 설치된 센서와 카메라는 엘리베이터 작동에 대한 데이터를 기록합니다. 그러면 인공 지능 도구가 데이터를 평가하여 엘리베이터가 제대로 작동하는지 또는 오작동할 수 있는지 판단합니다. 그런 다음 엘리베이터가 제대로 작동하지 않기 전에 사전 예방적 시정 조치를 구현할 수 있습니다.
점유 모니터링
인공 지능을 사용하면 건물 소유자가 사람들이 건물을 어떻게 사용하는지 추적하는 데 도움이 됩니다. 따라서 소유자로서 귀하는 직원들을 위한 보다 안전한 작업 환경을 조성할 수 있습니다. Infogrid는 시장에서 점유율 모니터링 시스템을 위한 최고의 플랫폼 중 하나입니다.
AI가 당신을 위해 작동하도록 하세요
스마트 빌딩 기술에서 가장 중요한 요소는 의도한 대로 작동한다는 것입니다. 모든 건설 관리자, 운영 이사 또는 보건 및 안전 책임자는 플랫폼에 연결하고 실시간 데이터를 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다. 이것이 바로 AI가 강력한 이유입니다.
이는 HVAC부터 액세스 제어, 점유 경험, 화재 감지에 이르기까지 모든 것을 모니터링하고 조치를 취하는 데 도움이 되는 확장 가능한 클라우드 플랫폼을 구축한 결과입니다. 하지만 AI는 건물 운영을 담당하는 사람뿐만 아니라 누구나 사용할 수 있습니다.
오늘날 많은 스마트 빌딩에서는 사무실에서 근무하는 사람, 교사, CEO, 간호사 등 모든 거주자가 기술을 사용할 수 있도록 하고 있습니다. 방문자는 손가락 탭 한 번만으로 회의 공간이나 운영실을 예약하고, A에서 B로 가는 길을 안내받을 수 있으며, 건물 또는 캠퍼스 전용 스마트폰 앱에 문제가 발생할 경우 유지 관리에 알릴 수 있습니다.
올바른 AI 기술을 올바른 방식으로 구현함으로써 건물 관리 회사는 임차인 조직의 운영에 더욱 부합하고 임차인이 필요로 하고 원하는 경험을 제공하며 자체 운영 및 재무 건전성을 지원할 수 있도록 변화할 수 있습니다.
또한 건물을 더욱 스마트하게 만드는 것은 가장 어려운 장애물 중 일부, 특히 기업이 현재 충족해야 하는 엄격한 순 제로 배출 표준 및 지속 가능성 표준을 극복하는 데 도움이 될 것입니다.
위 내용은 인공지능이 건물을 스마트하게 만드는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
