건물 에너지 효율성은 점점 더 큰 압력에 직면해 있습니다.
건물의 에너지 효율은 건물의 가치에 큰 영향을 미칩니다. IoT의 도움으로 에너지 최적화는 에너지 사용을 줄이는 가장 효과적인 방법 중 하나가 되어 부동산 가치를 높이고 CO2 배출량을 줄입니다.
세상은 점점 더 스마트해지고 있습니다. 자동차가 스스로 운전하고, 드론이 사과나무를 재배하고, 신체 센서가 인간의 건강을 모니터링하는 등 다양한 스마트 IoT 애플리케이션이 있습니다. 그러나 건물의 에너지 효율성이 뜨거운 주제임에도 불구하고 스마트 솔루션에 적응하는 데 다소 느린 산업 부문은 건설 부문입니다. 그럴 만한 이유는 다음과 같습니다.
전체적으로 EU의 건물은 에너지 소비의 40%를 차지합니다. 그리고 온실가스 배출량의 36%는 단순히 지속 불가능합니다
현재 유럽 건물의 75%는 에너지 효율적이지 않으며 2050년까지 그 중 95%가 여전히 사용될 것으로 예상됩니다. 즉, 특히 에너지 위기 상황에서 소유자는 많은 돈을 낭비하게 됩니다. 2030년까지 배출량을 55% 줄이겠다는 EU의 전체 목표를 달성하려면 건설 업계는 자체 배출량을 60% 줄여야 합니다. 이는 매우 까다로운 요구 사항입니다
. 유럽은 위기를 겪고 있습니다. 에너지 위기 동안 많은 유틸리티 업체들이 수요를 충족시키기 위해 화석 에너지 생산에 의존하고 있습니다. 행동 촉구는 강력하지만 돈, 시간, 자원은 제한되어 있습니다. 가장 중요한 질문은 어디에 투자할 것인가이다.
투자할 곳 – 강철과 콘크리트 또는 IoT와 AI?
짧은 대답은 둘 다입니다.
위 문제에 대한 확실한 해결책은 건물 단열 개선, 창문 교체, 열 펌프 및 태양 전지판 교체를 사용하는 것입니다. 화석 난방 시스템. 분명히 이것은 이루어져야 할 일이지만 현실을 직시하자면 하루아침에 일어나지는 않을 것입니다. 현재 유럽 건물 재고의 에너지 재생률은 1%이며, 현재 존재하는 글로벌 건물 재고의 대부분은 2050년에도 그대로 유지될 것입니다. 건축 부문이 2030년까지 탄소 배출량을 60%까지 줄이려면 유럽 건축 자재의 에너지 재생률을 두 배로 늘려야 합니다. 이는 건축 자재 조달 비용과 해당 부문의 자원 부족을 고려하면 상당한 금액입니다.
많은 산업에서 디지털화는 과제를 해결하는 또 다른 방법을 제공합니다. 건물의 실내 기후, 건물 외부의 기상 조건, 에너지 소비 및 난방 시스템 성능과 관련된 다양한 데이터를 수집하고 이 데이터를 분석 및 시각화하면 건물의 에너지 성능에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있으며 나아가 냉난방 시스템을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 건물의 에너지 소비를 줄이고 탄소 배출을 최소화합니다.
이 접근 방식에서는 건물을 단열하고 창문을 교체하는 것이 아니라 IoT 및 인공 지능 엔진을 활용하여 건물 데이터를 수집하고 처리함으로써 가치가 창출됩니다. 이 기술은 이미 존재하므로 기계 제작보다 훨씬 적은 투자가 필요하고 훨씬 더 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다. 하지만 분명히 짚고 넘어가야 할 점은 스마트 빌딩 솔루션은 건물 에너지 개조를 대체하는 것이 아니라 보완한다는 것입니다.
하지만 현실은 건설 산업이 디지털화에 약간 뒤쳐져 있다는 것입니다. 데이터 수집 및 시각화는 에너지 소비를 줄이는 것뿐만 아니라 투자 대상과 이유에 대한 결정을 지원하는 데에도 사용될 수 있습니다. 오늘날 조직 데이터의 80-90%는 구조화되지 않은 데이터입니다. 습도, 온도, 전력 소비, 건물 인프라 등 에너지 효율성을 최적화하는 데 필요한 데이터 포인트는 종종 사용 가능하고 구조화되어 있습니다.
한편, 스마트 빌딩 분야의 선구적인 작업이 Westinghouse Electric의 젊은 엔지니어인 James Southerland가 ECHO IV(Electronic Computing Home Operator) 컴퓨터를 만든 1977년으로 거슬러 올라간다는 사실을 알고 있거나 기억하는 사람은 거의 없습니다. 제어판이 알람 시계와 TV를 제어할 수 있을 뿐만 아니라 온도 조절 장치도 원격으로 제어할 수 있다는 점을 입증했습니다. 이 시점에서는 매우 미래 지향적입니다!
현재로 돌아가 건물 에너지 관리의 비즈니스 가치를 생각해 보세요.
Money Talks – 에너지 관리의 비즈니스 이점
데이터 기반 에너지 소비 감소는 에너지 비용을 크게 줄여줍니다. 대규모 다세대 건물을 살펴보면 물론 상황에 따라 연간 에너지 비용을 10~15% 절감하는 것은 특히 난방 시스템의 공급 온도를 낮추고 보다 동적으로 조정함으로써 쉽게 달성할 수 있습니다. 이것은 고전적인 낮게 매달린 과일입니다!
또 다른 중요한 측면이자 모니터링할 가치가 있는 또 다른 측면은 난방 시스템의 기술적 결함을 조기에 감지하는 것입니다. 일반적인 문제는 온도 센서 또는 밸브 서보 모터 결함입니다. 불필요한 에너지 비용 외에도 후속 수리 또는 교체 비용을 피할 수 있습니다. 원격 감지 및 분석을 통해 서비스 담당자의 현장 방문을 최소화하여 첫 방문에서 문제를 해결할 수 있습니다.
부동산 소유자의 관점에서 보면 부동산 가치는 분명히 중요합니다. 투자 펀드는 에너지 효율성 관점에서 부동산 포트폴리오를 최적화하고 있습니다. 극도로 에너지 효율이 낮은 건물은 좌초 자산이 될 위험이 있지만, 에너지 관리 및 최적화에 대한 투자는 부동산 가치를 크게 높일 수 있습니다.
보다시피 데이터 기반 건물 에너지 관리에 투자하면 제한된 투자로 단기간 내에 엄청난 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다. 이는 건물 에너지 개조의 필요성을 없애지는 못하지만 에너지 효율을 빠르게 향상시킬 수 있습니다. 수집된 데이터는 투자 수익을 극대화하기 위해 개조에 투자할 위치에 대한 통찰력을 추가로 제공합니다.
결론 및 전망
스마트 빌딩 에너지 관리는 James Southerland가 1977년에 ECHO IV 가정용 컴퓨터를 구축한 이후 큰 발전을 이루었으며, 빌딩 부문은 디지털 후발 기업에서 혁신 핫스팟으로 진화할 수 있는 분명한 잠재력을 가지고 있습니다.
가상 센서의 개념을 사용하면 모든 위치에 물리적 센서를 설치할 필요 없이 다양한 소스의 데이터를 집계하고 결합할 수 있습니다.
물리적 센서와 가상 센서의 가속화된 데이터 스트림을 통해 건물의 포괄적인 디지털 트윈을 생성하는 것이 점점 현실화되고 있습니다. 디지털 트윈은 건물의 물리적 구조뿐만 아니라 모든 활성 운영 기술과 건물 용도를 나타냅니다. 에너지 효율성은 건물 관리의 여러 측면 중 하나일 뿐입니다.
기계 학습과 인공 지능은 스스로를 제어하고 지속적으로 새로운 패턴을 학습하여 운영을 자체 최적화할 수 있는 데이터 기반 스마트 빌딩의 시작입니다.
인공지능 시스템부터 센서와 액추에이터, 마지막으로 IoT 연결에 이르기까지 빌딩 자동화의 성공에 기여하는 요소는 많습니다. 이 산업 분야에서도 성공의 열쇠는 스마트 빌딩을 현실로 만들기 위한 생태계 내 공유 가치 창출에 있습니다.
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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.

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.

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

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