


Kecekapan tenaga dalam bangunan komersial boleh dicapai dengan kecerdasan buatan
Kecerdasan buatan sedang mengubah bangunan komersial untuk menjadikannya lebih bijak dalam penggunaan tenaga mereka. Bayangkan lampu malap apabila tiada sesiapa di sekeliling, atau penyaman udara melaraskan berdasarkan cuaca—semuanya berkat kecerdasan buatan. Ia menjimatkan wang, melindungi alam sekitar dan menjadikan bangunan lebih hijau. Mari temui bagaimana kecerdasan buatan boleh merevolusikan kecekapan tenaga di pejabat dan kedai!
Implikasi Kecerdasan Buatan dalam Kecekapan Tenaga Bangunan Komersial
- Mengurangkan Kos: Sistem dipacu AI mengoptimumkan penggunaan tenaga, menghasilkan penjimatan ketara dalam perbelanjaan operasi berkaitan utiliti.
- Kemampanan Alam Sekitar: Penyepaduan kecerdasan buatan mengurangkan sisa tenaga, mengurangkan jejak karbon dan menggalakkan amalan bertanggungjawab terhadap alam sekitar.
- Keselesaan hidup yang dipertingkatkan: Kepintaran buatan memperibadikan persekitaran berdasarkan keutamaan, memastikan keadaan optimum untuk penghuni dan meningkatkan produktiviti.
- Pengambilan keputusan berdasarkan data: Kepintaran buatan menganalisis sejumlah besar data untuk penyelenggaraan ramalan, pelarasan proaktif dan peningkatan kecekapan berterusan.
- Kelebihan daya saing: Perniagaan yang menggunakan penyelesaian tenaga dipacu AI menunjukkan komitmen terhadap kemampanan, menarik penyewa yang mementingkan alam sekitar dan memenuhi keperluan kawal selia.
Peranan kecerdasan buatan dalam bangunan komersial telah melangkaui keberkesanan kos, sejajar dengan matlamat kemampanan global, meningkatkan pengalaman penghuni, dan meletakkan perniagaan sebagai pemimpin yang inovatif dan bertanggungjawab terhadap alam sekitar
Kuasa Besar Kepintaran Buatan: Cara Mengoptimumkan Tenaga
Bayangkan sebuah bangunan seperti adiwira dengan keupayaan penjimatan tenaga yang luar biasa. Kecerdasan buatan bertindak sebagai otaknya, sentiasa menganalisis dan meningkatkan prestasinya. Berikut ialah beberapa cara kecerdasan buatan berfungsi:
1 Automasi bangunan pintar
- Kawalan pencahayaan: Apabila bilik kosong, kecerdasan buatan akan terasa apabila ia kosong dan malap atau memadamkan lampu tanpa mengorbankan keselesaan elektrik. Ia juga boleh melaraskan kecerahan mengikut cahaya semula jadi, mewujudkan suasana yang bertenaga dan produktif.
- Pengoptimuman penghawa dingin: Kepintaran buatan mempelajari corak suhu bangunan dan pilihan penghuni. Ia melaraskan pemanasan dan penyejukan secara automatik untuk memastikan keselesaan sambil meminimumkan sisa tenaga yang disebabkan oleh turun naik yang tidak perlu.
- Penyelenggaraan Ramalan: Daripada menunggu peralatan gagal, AI menganalisis data sensor untuk meramalkan bila sistem seperti peralatan HVAC atau panel elektrik akan gagal. Ini membolehkan penyelenggaraan proaktif dan mengelakkan tenaga terbuang daripada operasi yang tidak cekap.
2. Tindak balas permintaan
Koordinasi grid: Kepintaran buatan menghubungkan bangunan ke grid pintar, membolehkan mereka melaraskan penggunaan tenaga mengikut tempoh permintaan puncak. Ini mengurangkan beban pada grid, malah anda boleh memperoleh kredit bangunan atau rebat dengan mengambil bahagian dalam program tindak balas permintaan
3. Penyepaduan tenaga boleh diperbaharui
Stesen janakuasa solar: Kepintaran buatan mampu mengurus panel solar untuk memaksimumkan output, dan Memastikan penggunaan tenaga yang dijana secara cekap. Ia juga mampu meramalkan pendedahan cahaya matahari dan keperluan penyimpanan bateri, mengoptimumkan pergantungan bangunan pada tenaga bersih
4. Pembelajaran Berterusan
- Super Evolution: Tidak seperti sistem statik, AI terus belajar dan menyesuaikan diri. Dari masa ke masa, ia menganalisis data tentang penghuni, corak cuaca dan prestasi peralatan untuk memperhalusi strategi penjimatan tenaganya.
Ingat: ini hanyalah beberapa contoh. Keupayaan kecerdasan buatan dalam membina pengoptimuman tenaga terus berkembang, memberikan lebih banyak kemungkinan menarik untuk masa hadapan.
Contoh dunia sebenar:
- Sebuah rangkaian hotel mengurangkan kos tenaga sebanyak 20% menggunakan kawalan pencahayaan AI.
- Sebuah bangunan pejabat menggunakan kecerdasan buatan untuk meramalkan kegagalan peralatan dan menghalang potensi peningkatan 5% dalam penggunaan tenaga.
- Pembangunan komersil bersepadu panel solar dan kecerdasan buatan untuk mencapai status penggunaan tenaga bersih-sifar.
Analisis Kos Ramalan
Kos tepat untuk melaksanakan kecerdasan buatan dalam bangunan komersial bergantung kepada beberapa faktor, menjadikannya sukar untuk memberikan satu jawapan yang jelas. Walau bagaimanapun, kami boleh memberikan beberapa cerapan untuk membantu menganggarkan skop dan faktor utama yang mempengaruhi kos:
Julat Kos:
Mencapai matlamat pada skala kecil: Untuk aplikasi AI asas di pejabat kecil, seperti kawalan pencahayaan pintar, dsb. , ia mungkin menelan kos Sekitar RMB 5,000 hingga RMB 10,000
Projek bersaiz sederhana: Mengaplikasikan kecerdasan buatan dalam bangunan bersaiz sederhana untuk pengoptimuman HVAC atau penyelenggaraan ramalan mungkin berharga RMB 50,000 hingga RMB 500,000
termasuk penyelesaian berskala besar AI: dengan sistem tenaga boleh diperbaharui atau membolehkan automasi bangunan penuh di kompleks besar. Kos penyelesaian ini melebihi 1 juta RMBFaktor yang mempengaruhi kos
- Saiz dan kerumitan bangunan: Bangunan yang lebih besar dengan sistem berbeza memerlukan analitik data dan konfigurasi kecerdasan buatan yang lebih meluas, menyebabkan kos yang lebih tinggi.
- Aplikasi AI Khusus: Aplikasi kompleks, seperti tindak balas permintaan atau sistem pembelajaran kendiri, melibatkan lebih banyak pembangunan dan penyepaduan, menambah tanda harga.
- Keperluan Perkakasan dan Perisian: Memasang penderia, pintu masuk dan lesen perisian akan meningkatkan jumlah kos.
- Infrastruktur Sedia Ada: Bangunan dengan sistem sedia ada yang serasi mungkin memerlukan lebih sedikit kemas kini perkakasan, sekali gus mengurangkan kos.
- Rakan kongsi pelaksanaan dan tahap perkhidmatan: Penyedia penyelesaian AI yang berpengalaman dengan perkhidmatan komprehensif seperti perundingan, pemasangan dan penyelenggaraan biasanya memerlukan bayaran yang lebih tinggi.
Pertimbangan Lain:
- Pulangan Pelaburan (ROI): Walaupun kos awal mungkin kelihatan tinggi, AI sering menyampaikan hasil melalui potensi hasil yang dijana daripada penggunaan tenaga yang dikurangkan, penyelenggaraan yang dioptimumkan dan penyertaan dalam program tindak balas permintaan Jangka panjang yang besar. simpanan.
- Insentif Kerajaan: Kerajaan menawarkan pelbagai inisiatif dan subsidi untuk menggalakkan kecekapan tenaga dan penggunaan teknologi hijau dalam bangunan. Ini boleh mengurangkan kos keseluruhan untuk melaksanakan penyelesaian AI dengan ketara.
Cadangan:
- Rujuk penyedia penyelesaian AI: Dapatkan nasihat daripada profesional AI pembinaan komersial yang berpengalaman. Ia boleh menilai keperluan khusus dan menyediakan anggaran kos terperinci berdasarkan projek.
- Pertimbangkan projek perintis: Mulakan dengan aplikasi AI yang lebih kecil, seperti pencahayaan atau HVAC, untuk mengukur faedah dan memperhalusi pendekatan anda sebelum melabur dalam penyelesaian berskala besar.
- Fokus pada ROI: Nilaikan potensi penjimatan kos dan faedah lain AI untuk mewajarkan pelaburan dan membuat keputusan termaklum berdasarkan keperluan dan belanjawan bangunan anda.
Ringkasan
Ringkasnya, kecerdasan buatan mengubah bangunan komersial, menjadikannya lebih pintar dan lebih cekap. Melalui pengoptimuman dipacu AI, bangunan dapat membuat pilihan tenaga pintar dan memastikan keselesaan dan responsif melalui sistem penyesuaian. Penyelenggaraan ramalan menjimatkan masa dan wang dengan menghalang masalah sebelum ia berlaku. Revolusi AI ini menandakan masa depan di mana bangunan akan menjadi lebih daripada sekadar struktur, tetapi ekosistem pintar, menggalakkan kemampanan, keberkesanan kos dan kesejahteraan penghuni
Soalan Lazim:
Apakah peranan AI dalam kecekapan tenaga ?
AI boleh mengoptimumkan penggunaan tenaga bangunan dengan mempelajari corak, menyesuaikan sistem dan mengurangkan pembaziran, sambil memastikan keselesaan tidak terjejas
Bagaimana AI boleh memberi manfaat kepada penghuni?
Melalui pemperibadian berdasarkan keutamaan dan Tetapan tingkah laku, AI boleh memastikan keselesaan persekitaran, dengan itu meningkatkan kecekapan kerja
Bolehkah AI menjimatkan kos dalam bangunan komersial
Langkah kecekapan tenaga dipacu AI semakin boleh dicapai dari semasa ke semasa. Langkah-langkah ini boleh membawa kepada penjimatan kos yang ketara dengan mengurangkan bil utiliti
Apakah yang menjadikan AI kritikal untuk penyelenggaraan bangunan
Keupayaan penyelenggaraan ramalan AI boleh membolehkan pembaikan proaktif dan mencegah kegagalan besar dengan meramalkan isu peralatan, Dengan itu menjimatkan masa dan wang
?Atas ialah kandungan terperinci Kecekapan tenaga dalam bangunan komersial boleh dicapai dengan kecerdasan buatan. 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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
