Persekitaran yang dibina adalah sumber utama pelepasan. Seni bina yang mampan adalah penting.
Tanpa menambah baik kemampanan persekitaran binaan, inisiatif ESG akan berjuang untuk mencapai matlamat yang dinyatakan. Seperti dalam kebanyakan industri, perkembangan dalam kecerdasan buatan memegang janji untuk memacu pengoptimuman tenaga yang sangat diperlukan.
Tetapi apakah sebenarnya yang dibawa oleh AI dalam mencegah kehabisan sumber semula jadi atau bahan supaya generasi akan datang boleh terus mendapat manfaat daripadanya, bagaimanakah AI boleh digunakan untuk mencipta penyelesaian pembangunan mampan yang ketara
Seperti yang kita sedia maklum, kemampanan menggabungkan aspek alam sekitar, sosial dan ekonomi. Ini adalah proses penting yang menangani cabaran alam sekitar yang dihadapi planet kita sambil mempromosikan kesaksamaan sosial dan memastikan kemakmuran ekonomi secara serentak. Matlamat kemampanan adalah untuk memastikan masa depan yang lebih selamat, sihat dan lebih memuaskan untuk semua dalam jangka pendek dan untuk generasi akan datang. Untuk mencapai matlamat ini, pertama sekali kita perlu mengukuhkan langkah perlindungan alam sekitar, termasuk mengurangkan pencemaran, melindungi biodiversiti dan menggalakkan penggunaan tenaga boleh diperbaharui. Pada masa yang sama, keadilan sosial juga penting, memberi tumpuan kepada mengurangkan kemiskinan, meningkatkan pendidikan dan penjagaan kesihatan, dan memastikan bahawa orang ramai menikmati peluang dan hak yang sama. Selain itu, kemakmuran ekonomi juga mampan
Setakat kecerdasan buatan, ia adalah teknologi kompleks yang boleh meniru pelbagai aspek kecerdasan manusia dan membantu membuat keputusan termaklum.
Kecerdasan buatan termasuk pembelajaran mesin, sistem yang menggunakan pengalaman dan data untuk belajar, mampu memproses sejumlah besar maklumat, mengenal pasti corak dan anomali serta mengautomasikan operasi. Sistem sedemikian tidak memerlukan pengaturcaraan dan boleh menambah baik serta menyesuaikan diri dari semasa ke semasa. Selain itu, ia boleh memproses sejumlah besar maklumat, mengenal pasti corak dan anomali yang berbeza, dan melakukan tindakan automatik. Ini memberi peluang lebih besar kepada perniagaan dan individu untuk memproses sejumlah besar maklumat dan menemui serta mengeksploitasi corak dan peluang tersembunyi.
Frasa kecerdasan buatan dan kemampanan semakin menjadi-jadi hari ini. Ini mencerminkan minat yang semakin meningkat dalam menggunakan kecerdasan buatan untuk menyokong strategi dan pembangunan mampan. Penggunaan kecerdasan buatan untuk menangani cabaran alam sekitar dan sosial adalah trend yang terbukti dalam laporan media, kesusasteraan akademik dan perbincangan industri.
Selain itu, bangunan menyumbang 36% daripada penggunaan tenaga akhir global dan 39% daripada tenaga dan pelepasan CO2 berkaitan proses (Agensi Tenaga Antarabangsa).
Dengan pengetahuan ini, mari kita terokai bagaimana kecerdasan buatan boleh digunakan untuk benar-benar mengubah usaha kemampanan bangunan dan matlamat bersih-sifar?
Bagaimanakah kecerdasan buatan menyokong kemampanan dalam persekitaran yang dibina?
Ini hanyalah beberapa cara konkrit kecerdasan buatan menyokong kemampanan dalam persekitaran yang dibina. Tetapi bagaimana sebenarnya persekitaran terbina memanfaatkan keupayaan ini
Ringkasnya, ini semua tentang mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam teknologi bangunan pintar. Dengan melakukan ini, kuasa super tercipta. Sistem yang sangat kompleks yang mampu memanfaatkan analitik data lanjutan untuk memproses dan mentafsir sejumlah besar maklumat daripada peranti dan penderia yang disambungkan, dan memanfaatkan pembelajaran mesin untuk proses, tindak balas dan automasi.
Semua ini boleh mengoptimumkan pelbagai fungsi bangunan dalam masa nyata, meningkatkan kecekapan, menjimatkan kos, mengoptimumkan penggunaan tenaga, meningkatkan pengalaman pengguna dalam persekitaran yang dibina dan menyumbang kepada pembangunan mampan. Mari kita gali lebih mendalam tentang perkara ini.
Berikut ialah 9 cara kecerdasan buatan boleh mengoptimumkan persekitaran terbina:
Kecerdasan buatan menggunakan algoritma dan analisis data termaju untuk meningkatkan kecekapan membina proses dan sistem berkaitan tenaga.
Analisis ramalan digunakan untuk meramal dan menganalisis corak penggunaan tenaga berdasarkan data sejarah, keadaan iklim dan faktor lain yang berkaitan.
Dengan memahami sepenuhnya cara dan bila tenaga digunakan, sistem berasaskan AI dapat meramalkan masa permintaan puncak dan mengoptimumkan sistem pengendalian bangunan dengan sewajarnya.
Kecerdasan buatan berfungsi bersama dengan penderia penghunian untuk bertindak balas secara dinamik kepada perubahan digital dalam pelbagai kawasan bangunan.
Kawasan kosong atau kurang penghunian akan mengurangkan penggunaan tenaga secara automatik, seperti dengan melaraskan tahap pencahayaan atau menurunkan tetapan HVAC untuk menjimatkan tenaga tanpa menjejaskan keselesaan penghuni atau keselamatan bangunan.
Apabila memilih dan mengendalikan peralatan, kecerdasan buatan boleh membantu dengan menganalisis data prestasi berdasarkan keperluan khusus dan mengesyorkan pilihan dan penambahbaikan.
Sebagai contoh, AI boleh mengoptimumkan prestasi sistem HVAC secara automatik dengan melaraskan suhu dan aliran udara berdasarkan penghunian masa nyata dan keadaan persekitaran. Ia juga boleh mengurangkan pencahayaan dalaman secara automatik apabila cahaya semula jadi meningkat di luar, dan sebaliknya.
Dengan sentiasa memantau prestasi dan menyampaikan anomali yang ditangkap oleh penderia bunyi dan getaran, sistem AI boleh dengan cekap dan cepat mengenal pasti kerosakan atau kegagalan yang berterusan dalam sistem pembinaan, jentera atau kilang.
Pengesanan awal potensi masalah bermakna penyelenggaraan proaktif menggantikan penyelenggaraan reaktif, mencegah pembaziran tenaga, memastikan operasi mesin optimum dan memanjangkan hayat peralatan.
Kepintaran buatan boleh menyokong integrasi tenaga boleh diperbaharui ke dalam bangunan. Kepintaran buatan boleh membantu memaksimumkan penggunaan elektrik yang dihasilkan oleh sumber tenaga mesra alam ini dengan mengoptimumkan penggunaan berdasarkan keperluan tenaga dan keadaan iklim.
Salah satu aspek kecerdasan buatan yang paling berkuasa ialah ia boleh dilatih dan dipelajari secara khusus dari semasa ke semasa. Contohnya, ia boleh mempelajari corak penggunaan tenaga bangunan pada masa atau musim yang berbeza dan menetapkan duluan untuk pengoptimuman penggunaan tenaga yang konsisten dengannya.
Kecerdasan buatan boleh menjana cerapan terperinci tentang corak penggunaan tenaga. Pengurus bangunan dan kemudahan boleh menggunakan maklumat ini untuk mengenal pasti bidang untuk penambahbaikan. Ini akan membantunya membangunkan strategi yang disasarkan untuk menambah baik lagi cara tenaga digunakan di seluruh bangunan, mengurangkan jejak karbonnya dan membantu mencapai pelepasan sifar bersih.
Algoritma kecerdasan buatan disambungkan kepada sistem pemantauan pintar untuk menjejaki penggunaan sumber, memberikan cerapan tentang corak penggunaan yang boleh digunakan untuk membimbing strategi peningkatan.
Sistem inventori pintar dipacu AI membantu mengurus bekalan dengan cekap. Keupayaannya untuk meramalkan keperluan sumber memastikan lebihan inventori dielakkan dan potensi pembaziran akibat item yang tidak digunakan atau tamat tempoh dikurangkan.
Kepintaran buatan juga boleh digunakan untuk mengesan penggunaan utiliti. Pembelajaran mesin akan mengenal pasti anomali, seperti penggunaan air yang luar biasa tinggi, mendorong pemeriksaan untuk kebocoran atau isu lain.
Kepintaran buatan juga boleh terus memantau penjanaan sisa dan proses pengurusan dalam bangunan. Data dan laporan terperinci yang dijana membolehkan pengurus bangunan melaksanakan strategi pengurangan dan kitar semula sisa yang disesuaikan.
Kemampanan bukan hanya tentang aspek alam sekitar, walaupun itu penting. Ia juga mengenai menyokong kesihatan dan kesejahteraan penghuni bangunan.
Kecerdasan buatan boleh memindahkan kawalan pencahayaan, pemanasan dan penyejukan terus ke tangan pengguna akhir, membolehkan mereka menetapkan pilihan mereka sendiri berdasarkan persekitaran kerja mereka.
Kecerdasan buatan juga akan memantau kualiti udara dalaman dan mengesan anomali yang boleh membahayakan kesihatan penghuni melalui pembelajaran mesin. Ia juga akan mengubah aliran udara luar berdasarkan perubahan dalam penghunian atau tahap pencemaran luar.
Kajian oleh PwC, yang ditugaskan oleh Microsoft, menganggarkan bahawa menggunakan AI untuk aplikasi alam sekitar akan menyumbang sehingga $5.2 trilion kepada ekonomi global menjelang 2030, Peningkatan sebanyak 4.4% berbanding biasa.
Selain itu, penyelidikan menunjukkan bahawa aplikasi kecerdasan buatan dapat mengurangkan pelepasan gas rumah hijau (GHG) global sebanyak 4% pada tahun 2030, bersamaan dengan 2.4 bilion tan bersamaan karbon dioksida, bersamaan dengan gabungan pelepasan tahunan Australia, Kanada dan Jepun pada tahun 2030.
Kecerdasan Buatan sudah memainkan peranan penting dalam menyokong kemampanan. Terutamanya dalam persekitaran terbina, dengan menyampaikan cerapan terdorong data yang kaya dan melalui analitik ramalan dan pemantauan masa nyata, AI membolehkan bangunan beroperasi dengan cara yang lebih ramping, mengoptimumkan penggunaan tenaga, meningkatkan kesejahteraan tempat kerja dan mengenal pasti Peluang untuk menambah baik persekitaran keseluruhan. kesan.
Dalam konteks kemampanan, keindahan kecerdasan buatan terletak pada keupayaannya untuk mengubah data menjadi strategi yang boleh diambil tindakan, menyokong pemilik bangunan untuk membuat keputusan termaklum dan mencapai pembangunan mampan jangka panjang.
Peranan kecerdasan buatan dalam kemampanan dicerminkan dalam keupayaannya untuk mengubah kaedah pengurusan pembinaan tradisional dengan ketara kepada kaedah yang lebih canggih, menyokong masa depan yang lebih hijau, lebih sihat, lebih stabil dan lebih berdaya tahan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana kecerdasan buatan boleh meningkatkan kemampanan persekitaran yang dibina. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!