PropTech公司ARBNCO的首席建筑物理学家Parag Rastogi

博士探索了如何利用人工智能(AI)和机器学习的力量来优化建筑物

的能源效率

人工智能和机器学习在建筑、建筑学和施工领域的地位日益突出。一个非常适合利用这些强大的新技术的领域是建筑能源模拟。

建筑能源建模是一项重要资源的原因

有很多。无论是通过EPC证明符合最低能效标准(MEE)等法规、提高能效,还是调查不良绩效,模拟假设情景对于知情决策至关重要。

目前市场上人工智能的

应用并不能取代人类的判断。相反,人工智能发挥作用的地方是在几秒钟内运行数百万次计算的能力,以确保可行的选项不会因为缺乏分析时间或资源而被忽视。

消除了繁琐的手动计算,解放了能源评估员,使他们能够更有效地利用时间,为最终客户创造更多价值。会的不可能为每一个单独的商业地产和每一个翻新选项建立一个完美的能源模型。即使数据存在,大规模收集和分析数据也是一项昂贵而缓慢的工作。因此,人工智能最终实现了可扩展性。

人工智能的

承诺是,它解决了大部分问题——处理80%的选项可以让用户专注于20%的选项——最终提高效率并最大限度地利用他们的专业知识。艾威尔是这是释放建筑物理学潜力以改进设计、工程和建筑的重要杠杆。数字化书架和书架上有关建筑物的文件将意味着建筑物的每一个元素都变得更容易搜索和访问,使问题更容易检测、定位和解决。

意识&;无意识的偏见

考虑到在任何给定的建筑中都要考虑数百种变化和数千种组合,能源经理利用他们的经验D对改造策略提出建议的知识。在这样做的时候,他们是在基于无意识和有意识的偏见做出判断——例如,假设特定的改造策略将会成功,因为它在以前的类似项目中产生了积极的影响。

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通过运行大量选项和策略的组合,人工智能和机器学习可以帮助消除这种偏见。建议评估员自己可能没有想到的选项。每个设施经理和能源评估员都有不同的知识和经验,随之而来的是盲点,这一过程可以帮助减少盲点。

那么,人工智能真的是冲着我们的饭碗来的吗?

人工智能并不完美,它当然不会取代判断力或工程教育。通常,给探索人工智能的工程师的第一条建议是,如果你把垃圾放进去,那么你就会把垃圾拿出来。数据质量时间和数量都很重要。

的优势在于更快地识别模式,并可能具有更高的准确性。最终,人工智能和机器学习是新的数学工具,必须根据目的进行调整。这并不是简单地将它们引入分析并期待奇迹发生。在任何情况下,如果不在现实世界中采取行动,这些建议的明智和适当性都是无关紧要的。

digital-node.com

机器学习应用于改造探索

“

我对将机器学习应用于建筑模拟的兴趣源于我在日本东京理化学研究所高级智能项目的长期研究,在那里我与世界领先的数据科学和机器学习研究员Mohammad Emtiyaz Khan博士合作。

在八月2017年,在数据实验室(Data Lab)的资助下,我有机会在我们的实验基础上继续发展。数据实验室是一个创新中心,致力于帮助苏格兰工业与公共部门和大学合作,以促进数据科学和人工智能的使用。

这个为期九个月的研究项目使建筑能源模拟公司ARBNCO与斯特拉斯克莱德大学建筑系合作,以了解如何在建筑模拟中最好地引入人工智能。

该项目的重点是ARBN咨询平台软件,该软件能够快速准确地评估商业地产的能源性能证书(EPC)评级,生成定制和全成本的改造包,以提高能源性能。

该软件基于行业标准的简化建筑能源模型(SBEM),跟踪规定的能源负荷、固定建筑服务,如供暖、制冷、照明、控制、VE通风、热水、燃料和制冷剂。

使用该能源模型,该平台提供了对商业房地产改进的分析,以确定降低风险和改善商业房地产财务绩效的改造策略。

项目成果

我们的研究团队结合了建筑科学、机器学习、建筑自动化、软件和建筑模拟方面的专业知识。在整个项目过程中,我们探索了MacHine学习可以与建筑模拟软件一起使用,以做出更快、更明智的决策。

该研究项目使ARBNCO能够升级其现有的改造勘探软件ARBN Consult.ARBN咨询软件为用户提供了多目标优化的可能性,同时考虑了EPC评级和改造商业物业的成本。用户可以输入成本或投资回收期等约束条件,以确定最优的改造策略。

ARBNCO的产品目前基于英国合规软件。展望未来,它打算将这项研究应用于动态能源建模软件,如美国能源部开发的Energy Plus和斯特拉斯克莱德大学开发的ESP-R,以增加全球使用量。

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