Membina kecekapan tenaga menghadapi tekanan yang semakin meningkat
Nilai bangunan sangat dipengaruhi oleh kecekapan tenaga bangunan. Dengan bantuan IoT, pengoptimuman tenaga menjadi salah satu cara paling berkesan untuk mengurangkan penggunaan tenaga, dengan itu meningkatkan nilai hartanah dan mengurangkan pelepasan CO2.
Dunia semakin pintar - kereta memandu sendiri, dron menanam pokok epal, penderia badan memantau kesihatan manusia dan banyak lagi IoT pintar aplikasi. Walau bagaimanapun, satu sektor industri yang agak lambat untuk menyesuaikan diri dengan penyelesaian pintar ialah sektor pembinaan, walaupun kecekapan tenaga bangunan adalah topik hangat – dan atas sebab yang baik:
Secara keseluruhan, bangunan di EU menyumbang 40% daripada penggunaan dan 36% daripada pelepasan gas rumah hijau adalah tidak mampan
Hari ini, 75% daripada bangunan di Eropah bukanlah bangunan yang cekap tenaga, dan diramalkan bahawa menjelang 2050, 95% daripadanya masih akan Dalam penggunaan, ini bermakna, terutamanya semasa krisis tenaga, pemilik akan membazirkan banyak wang Untuk memenuhi sasaran keseluruhan EU untuk mengurangkan pelepasan sebanyak 55% menjelang 2030, industri bangunan perlu mengurangkan pelepasannya sendiri sebanyak 60%, yang sangat menuntut. Keperluan
Eropah sedang mengalami krisis tenaga dan banyak utiliti tidak lagi menggunakan pengeluaran tenaga fosil untuk memenuhi permintaan. Seruan untuk bertindak adalah kuat, tetapi wang, masa dan sumber adalah terhad. Soalan yang paling penting ialah di mana untuk melabur.
Di mana hendak melabur – keluli dan konkrit atau IoT dan AI
Jawapan ringkasnya ialah:
Menyelesaikan penyelesaian yang jelas untuk cabaran di atas adalah untuk menambah baik penebat bangunan, menggantikan tingkap, dan menggantikan sistem pemanasan fosil dengan pam haba dan panel solar. Jelas sekali, ini adalah sesuatu yang perlu dilakukan, tetapi mari kita hadapi, ia tidak akan berlaku dalam sekelip mata. Kadar pembaharuan tenaga semasa untuk stok bangunan Eropah ialah 1%, dan kebanyakan stok bangunan global yang wujud pada masa ini masih akan ada pada tahun 2050. Jika sektor bangunan ingin mengurangkan pelepasan karbonnya sebanyak 60% menjelang 2030, kadar pembaharuan tenaga bagi stok bangunan Eropah perlu meningkat dua kali ganda - jumlah yang besar memandangkan kos mendapatkan bahan binaan dan kekurangan sumber dalam cabaran sektor itu.
Bagi kebanyakan industri, pendigitalan menawarkan cara lain untuk menangani cabaran. Mengumpul pelbagai data yang berkaitan dengan iklim dalaman bangunan, keadaan cuaca di luar bangunan, penggunaan tenaga dan prestasi sistem pemanasan, dan menganalisis dan menggambarkan data ini boleh menjana pandangan berharga tentang prestasi tenaga bangunan dan seterusnya membimbing sistem pemanasan dan penyejukan mengoptimumkan penggunaan tenaga bangunan dan meminimumkan pelepasan karbon.
Dalam pendekatan ini, nilai dicipta bukan dengan menebat bangunan dan menggantikan tingkap, tetapi dengan memanfaatkan IoT dan enjin kecerdasan buatan untuk mengumpul dan memproses data bangunan. Teknologi ini sudah ada, memerlukan pelaburan yang lebih sedikit daripada pembinaan mekanikal dan memberikan hasil dengan lebih cepat. Tetapi kita juga mesti jelas: penyelesaian bangunan pintar melengkapkan pengubahsuaian tenaga bangunan, bukan menggantikannya!
Tetapi realitinya ialah industri pembinaan agak ketinggalan dalam pendigitalan. Pengumpulan dan visualisasi data boleh digunakan bukan sahaja untuk mengurangkan penggunaan tenaga, tetapi juga untuk menyokong keputusan tentang tempat dan sebab untuk melabur. Hari ini, 80-90% daripada data organisasi tidak berstruktur. Titik data yang diperlukan untuk mengoptimumkan kecekapan tenaga, seperti kelembapan, suhu, penggunaan elektrik, infrastruktur bangunan, dll., selalunya tersedia dan berstruktur.
Sementara itu, hanya segelintir yang tahu atau ingat bahawa kerja perintis dalam bangunan pintar bermula pada tahun 1977 - tahun James Southerland, seorang jurutera muda di Westinghouse Electric, membina komputer ECHO IV (Electronic Computing Home operator). Selain membuktikan bahawa panel kawalan boleh mengawal jam penggera dan TV, ia juga boleh mengawal termostat dari jauh - sangat berpandangan ke hadapan pada masa ini
Kembali ke hari ini, renungkan nilai perniagaan pengurusan tenaga bangunan.
Perbincangan wang – faedah perniagaan pengurusan tenaga
Pengurangan yang didorong oleh data dalam penggunaan tenaga akan mengurangkan kos tenaga dengan ketara. Melihat kepada bangunan berbilang penyewa yang lebih besar, dan sudah tentu bergantung pada keadaan, pengurangan kos tenaga tahunan sebanyak 10%-15% mudah dicapai, terutamanya dengan menurunkan dan menyesuaikan suhu bekalan sistem pemanasan secara lebih dinamik. Ini adalah buah gantung rendah klasik!
Satu lagi aspek kritikal, dan mungkin lebih wajar untuk dipantau, ialah pengesanan awal kegagalan teknikal dalam sistem pemanasan. Masalah biasa ialah sensor suhu yang rosak atau motor servo injap. Selain kos tenaga yang tidak perlu, kos pembaikan atau penggantian seterusnya boleh dielakkan. Pengesanan dan analisis jauh membantu meminimumkan lawatan di tapak oleh kakitangan perkhidmatan, membolehkan mereka menyelesaikan isu pada lawatan pertama.
Dari perspektif pemilik hartanah, nilai hartanah jelas sekali penting. Dana pelaburan sedang mengoptimumkan portfolio hartanah mereka dari perspektif kecekapan tenaga. Walaupun bangunan yang sangat tidak cekap tenaga menghadapi risiko menjadi aset terkandas, pelaburan dalam pengurusan tenaga dan pengoptimuman boleh meningkatkan nilai hartanah dengan ketara.
Seperti yang dapat dilihat, pelaburan dalam pengurusan tenaga bangunan dipacu data boleh menjana nilai perniagaan yang besar dalam tempoh masa yang singkat dengan pelaburan yang terhad. Ini tidak akan menghapuskan keperluan untuk membina pengubahsuaian tenaga, tetapi ia boleh meningkatkan kecekapan tenaga dengan cepat. Data yang dikumpul akan memberikan maklumat lanjut tentang tempat untuk melabur dalam pengubahsuaian untuk memaksimumkan pulangan pelaburan.
Kesimpulan dan Tinjauan
Pengurusan tenaga bangunan pintar telah berjalan jauh sejak James Southerland membina komputer rumah ECHO IV pada tahun 1977, dan terdapat potensi yang jelas dalam bangunan sektor daripada ketinggalan digital kepada hotspot inovasi.
Konsep penderia maya membolehkan pengagregatan dan gabungan data daripada pelbagai sumber tanpa perlu memasang penderia fizikal di setiap lokasi.
Mencipta kembar digital yang komprehensif bagi bangunan menjadi semakin realistik, dikuasakan oleh aliran data dipercepatkan daripada penderia fizikal dan maya. Kembar digital bukan sahaja mewakili struktur fizikal bangunan, tetapi juga semua teknologi operasi aktif dan penggunaan bangunan. Kecekapan tenaga hanyalah satu daripada banyak aspek pengurusan bangunan.
Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan ialah permulaan bangunan pintar dipacu data yang boleh mengawal diri mereka dan terus mempelajari corak baharu untuk mengoptimumkan operasi sendiri.
Terdapat banyak faktor penyumbang kepada kejayaan membina automasi, daripada sistem kecerdasan buatan kepada penderia dan penggerak, dan yang terakhir, tetapi tidak kurang pentingnya, sambungan IoT. Dalam sektor industri ini, kunci kejayaan juga terletak pada penciptaan nilai bersama dalam ekosistem untuk menjadikan bangunan pintar menjadi realiti.
Atas ialah kandungan terperinci Membina kecekapan tenaga menghadapi tekanan yang semakin meningkat. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
