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人工智能如何提高建筑环境的可持续性

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发布时间:2024-04-02 14:43:01

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来源于51CTO.COM

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人工智能如何提高建筑环境的可持续性

建筑环境是排放的主要来源。可持续建筑必不可少。

如果不提高建筑环境的可持续性,ESG计划将难以实现既定目标。与许多行业一样,人工智能的发展为推动大量急需的能源优化带来了希望。

但是,在防止自然或物质资源枯竭的过程中,人工智能究竟带来了什么,以便子孙后代能够继续从中受益?换言之,如何利用人工智能来创造切实的可持续发展解决方案?

人工智能与可持续性

众所周知,可持续性融合了环境、社会和经济方面。这是一个重要的过程,在解决地球面临的环境挑战的同时,同时促进社会平等和确保经济繁荣。而可持续性的目标是确保所有人在短期和子孙后代拥有一个更安全、更健康和更充实的未来。 要实现这个目标,首先需要加强环境保护措施,包括减少污染、保护生物多样性和推动可再生能源的使用。同时,社会公正也是必不可少的,需要关注减少贫困、提高教育和卫生保健水平,并确保人们享有平等的机会和权利。此外,经济繁荣也是可持

就人工智能而言,这是一项复杂的技术,可以模仿人类智能的各个方面,并帮助做出明智的决策。

人工智能包括机器学习,这是一个使用经验和数据进行学习的系统,能够处理大量的信息,识别模式和异常,并进行自动化操作。这种系统不需要编程即可随着时间的推移进行改进和适应。此外,它还可以处理大量的信息,识别出不同的模式和异常,并进行自动化操作。这给企业和个人提供了更多的机会来处理大量的信息,并发现和利用隐藏的模式和机会。

如今,人工智能与可持续性这一短语正变得越来越普遍。这反映了人们对使用人工智能支持可持续战略和发展的兴趣日益浓厚。利用人工智能应对环境和社会挑战是一种趋势,在媒体报道、学术文献和行业讨论中都很明显。

而且,建筑物占全球最终能源消耗的36%,以及能源和过程相关的二氧化碳排放量的39%(国际能源署)。

了解这些知识后,下面来探索如何利用人工智能真正改变建筑的可持续性努力和净零目标?

人工智能如何支持建筑环境的可持续性?

  • 能源消耗管理。
  • 工作场所舒适度监测。
  • 可再生能源整合。
  • 资源管理。
  • 减少浪费。

这些只是人工智能支持建筑环境可持续性的一些具体方式。但建筑环境究竟如何利用这些能力呢?

简而言之,这一切都是为了将人工智能融入智能建筑技术。通过这样做,可创造一种超级力量。一个高度复杂的系统,能够利用先进的数据分析来处理和解释来自连接设备和传感器的大量信息,并利用机器学习的过程、反应和自动化。

所有这些都可以实时优化各种建筑功能,提高效率、节约成本、优化能源使用、增强建筑环境中的用户体验,并为可持续发展做出贡献。让我们进一步深入探讨一下。

以下是人工智能优化建筑环境的9种方式:

1.能源消耗管理

人工智能使用先进的算法和数据分析来提高建筑物能源相关流程和系统的效率。

2.预测分析

预测分析用于根据历史数据、气候条件和其他相关因素预测和分析能源使用模式。

通过充分了解能源的消耗方式和时间,基于人工智能的系统能够预测峰值需求时间,并适当优化建筑运营系统。

3.占用传感器

人工智能与占用传感器协同工作,对建筑物各个区域内的数字变化做出动态响应。

空置或占用率低的区域将自动减少能源消耗,例如通过调节照明水平或降低暖通空调设置来节省能源,同时不会影响居住者的舒适度或建筑安全性。

4.设备运行

在选择和操作设备时,人工智能可以根据特定需求分析性能数据,并建议选择和改进,从而提供帮助。

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例如,人工智能能够根据实时占用情况和环境条件,通过调整温度和气流来自动优化暖通空调系统性能。当室外自然光增加时,还可以自动减少室内照明,反之亦然。

5.故障检测与维护

通过不断监测性能并将声音和振动传感器捕捉到的异常情况进行中继,人工智能系统可以高效、快速地识别建筑系统、机械或工厂中正在发生的故障或效率低下。

早期发现潜在问题意味着主动维护取代被动维护,防止能源浪费,确保机器最佳运行,延长设备寿命。

6.整合可再生能源

人工智能能够支持将可再生能源整合到建筑物中。通过根据能源需求和气候条件优化使用,人工智能可以帮助最大限度地利用这些环保能源产生的电力。

人工智能最强大的一个方面是,其可以接受具体训练,并随着时间的推移不断学习。例如,它可以学习建筑物在一天中不同时间或不同季节的能源消耗模式,并为与之相一致的能源使用优化设定先例。

7.能源使用监控

人工智能可以对能源使用模式产生详细的见解。建筑和设施管理人员可以利用这些信息来确定需要改进的地方。这将有助于其制定有针对性的战略,进一步提高整个建筑的能源使用方式,减少碳足迹,并帮助实现净零排放。

8.减少浪费

人工智能算法与智能监控系统相连,以跟踪资源的使用情况,提供对使用模式的洞察,可用于指导改进策略。

人工智能驱动的智能库存系统有助于高效管理供应。其能够预测资源需求,确保避免库存过剩,并减少因未使用或过期物品而造成浪费的可能性。

人工智能还可用于跟踪公用事业的使用情况。机器学习将识别异常情况,例如异常高的用水量,从而促使检查是否有泄漏或其他问题。

人工智能还可以持续监控建筑物内的废物产生和管理过程。生成的详细数据和报告使建筑管理人员能够实施量身定制的废物减少和回收策略。

9.工作场所福祉

可持续性不仅仅涉及环境方面,尽管这很重要。其还涉及支持建筑物居住者的健康和福祉。

人工智能可以将照明、供暖和制冷等的控制权直接转移到最终用户手中,使之能够根据自己的工作环境设置自己的偏好。

人工智能还将监测室内空气质量,并通过机器学习检测可能危害居住者健康的异常情况。其还将根据占用率或室外污染水平的变化来改变室外空气流量。

人工智能和可持续性的下一步是什么?

受Microsoft委托,PwC进行的一项研究估计,到2030年,将人工智能用于环境应用将为全球经济贡献高达5.2万亿美元,与往常相比增长4.4%。

此外,研究显示,人工智能的应用可以在2030年将全球温室气体(GHG)排放量减少4%,相当于24亿吨二氧化碳当量,相当于澳大利亚、加拿大和日本2030年的年排放量总和。

人工智能已经在支持可持续性方面发挥着至关重要的作用。特别是在建筑环境中,通过提供丰富的数据驱动的见解,并通过预测分析和实时监控,人工智能使建筑物能够以更精简的方式运行,优化能源消耗,提高工作场所的幸福感,并确定改善整体环境影响的机会。

在可持续性的背景下,人工智能的魅力在于其将数据转化为可操作的策略,支持建筑业主做出明智的决策,实现长期可持续发展。

人工智能在可持续性中的作用,体现在其能够将传统的建筑管理方法显著转变为更为复杂的方法,支持一个更加绿色、更健康、更稳定和更具弹性的未来。

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