La ricerca di Lee applica soluzioni di intelligenza artificiale alla scienza delle costruzioni per affrontare questo problema. Nel primo anno del progetto il team si è concentrato sulla creazione di un gemello digitale – o rappresentazione virtuale – del Centro esami al 255 McCaul St.
Nella fase successiva, i ricercatori svilupperanno un algoritmo di apprendimento per rinforzo profondo per il controllo ottimale dei sistemi di riscaldamento e raffreddamento. Questo algoritmo sarà pre-addestrato con il gemello digitale per evitare di sottoporre a stress eccessivo l’edificio vero e proprio.
L’algoritmo verrà quindi implementato nel vero Centro d’esame e ulteriormente perfezionato attraverso le interazioni con l’edificio. In caso di successo, Lee spera di utilizzare lo stesso approccio per convertire più edifici del campus in edifici intelligenti, contribuendo a U of T’s Piano d’azione a basse emissioni di carbonio.
“Il 60 percento del consumo energetico del campus di St. George proviene dal riscaldamento e dal raffreddamento degli edifici”, afferma.
Il gruppo di ricerca di Lee sta anche studiando come gli esseri umani interagiscono con i loro edifici in un progetto finanziato da NSERC Discovery su sistemi scalabili per edifici intelligenti e interattivi, un’area di studio emergente con relativamente poche ricerche pubblicate – qualcosa che Lee spera di cambiare.
Laddove i metodi precedenti si basavano su dati come la correlazione tra la temperatura di setpoint del termostato e altri parametri (come l’ora del giorno), Lee e il suo team utilizzano invece relazioni causali, ad esempio i fattori che influenzano il processo decisionale degli occupanti sul termostato temperatura di setpoint – per sviluppare soluzioni intelligenti affidabili incentrate sull’uomo.
“Una volta compreso il modo in cui gli esseri umani interagiscono con i loro edifici alla luce della causalità, possiamo realizzare edifici più intelligenti e interattivi con l’uomo”, afferma Lee.
Sebbene Lee non sia l’unico ricercatore interessato a utilizzare tecniche di apprendimento automatico e intelligenza artificiale negli edifici, il settore è rimasto indietro rispetto ad altri settori come l’industria automobilistica o sanitaria, a causa di quanto diversi possono essere i profili di consumo energetico e le esigenze dei singoli edifici .
“Una soluzione personalizzata per un edificio non è necessariamente completamente trasferibile a un altro”, afferma Lee.
“Questo è un ostacolo importante nel percorso per rendere i nostri edifici più intelligenti. Se riusciamo a combinare senza soluzione di continuità la conoscenza esistente del dominio della scienza delle costruzioni e l’intelligenza artificiale, possiamo costruire soluzioni scalabili e affidabili per creare edifici sostenibili”.
Per affrontare questo problema, il team sta collaborando con PLC Group, insieme ai finanziamenti dell’Ontario Center of Innovation, per sviluppare uno strumento di gemellaggio digitale scalabile per la costruzione di sistemi energetici. Se lo strumento sarà efficace, fornirà all’industria edile una soluzione per creare edifici intelligenti, interattivi e più sostenibili in tutto il mondo.
“L’uso dell’intelligenza artificiale nei sistemi di gestione degli edifici non solo ha il potenziale per migliorare significativamente la sostenibilità del nostro ambiente edificato, ma anche il modo in cui interagiamo con esso”, afferma Lee.
Fonte: Università di Toronto
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