人工知能が建物の二酸化炭素排出量削減に参入

人工知能は建物の環境保全に貢献し始めています。

国際エネルギー機関によると、建物の稼働維持は、2022 年の世界のエネルギー関連の温室効果ガス排出量の約 26% に貢献しました。 世界が2050年までに実質ゼロ排出を達成するには、これらの建物が平方メートル（約11平方フィート）当たり消費するエネルギーを2030年までに約35％削減する必要があると当局は述べている。

開発業者や建設会社は、過去数十年にわたり、建物におけるエネルギーのより効率的な利用を追求してきました。 Leadership in Energy and Environmental Design (LEED) 認証は、エネルギー、水、廃棄物、その他の環境目標を節約する基準を満たした建物に与えられます。

政府はまた、商業空間に対してますます厳格なエネルギー基準を導入しています。 それでも、80% 以上の建物には、エネルギー使用を効率的に管理するためのスマート システムが導入されていません。

世界中で数十億平方フィートの商業用不動産を管理するJLLは、排出削減を目指す企業にAIシステムを導入するために一連の投資を行っている。 ビジネスケース: 環境に優しい建物は賃料が高く、市場に出回る期間が短くなります。 JLL は、2025 年までに組織の 56% が持続可能なスペースに対して割増料金を支払うと予想していると述べています。

「私たちは、そこにあるすべての建物を可能な限りスマートにしたいと考えています」と、JLL Technologies のテクノロジー プラットフォーム担当バイスプレジデントである Ramya Ravichandar 氏は述べています。スマートで持続可能な建物です。 「何が重要なのかを測ることができなければ、変化を起こすことはできません。」

JLLの投資には、カリフォルニア州サニーベールに本拠を置き、パターンから学習して暖房と冷房をより正確に制御する小型コンピューターと組み合わせた電気モーターを設置する会社Turntideと、ベルリンに拠点を置き、建物の状況を追跡するセンサーを開発するEnvio Systemsへの投資が含まれる。照明、冷房、および同様のエネルギー関連活動を調整するために、使用状況、占有率、その他の要因を調整します。

「電気をつけておいたほうがいいですか？ 今週は会社全体が在宅勤務なので、3 階のエアコンを切る必要がありますか?」とラヴィチャンダル氏は言いました。 「システムがある場合、システムはこの情報を絶え間なく処理します。」

一般に、AI 建築システムは過去のパターンや居住者の日常習慣から学習して、電源のオン/オフを予測し、電源をオフにします。 たとえば、照明、冷暖房を自動的に管理するソフトウェアとハ​​ードウェアは、建物の年間エネルギー使用量を 20% 以上削減するのに役立ちます。

それにもかかわらず、十分に相互接続されていないことが多いセンサーなど、建物内の幅広いソースからデータを収集するなど、AI システムをさらに導入するにはハードルが残っています。 「既存の建物にこのようなセンサーやインフラを改修し、一貫したデータ品質を確保するには、リソースを大量に消費する可能性があります」とラヴィチャンダル氏は述べた。

AI には建物からの排出量を削減する大きな可能性がありますが、その効果は学習されるデータによって決まります。 シーメンス スマート インフラストラクチャの最高技術責任者であるトーマス キースリング氏は、AI のサポートに必要なデータを収集するための設備やシステムが設置されている建物は 10 ～ 15% のみであると述べています。 「データがあれば、建物内の AI は機能します」と彼は言いました。 「データが悪いということは、人工知能に関するあらゆる種類のスケジュール、ルール、またはより高度なユースケースを実行できないことを意味します。 データを持っていなければなりません。」

シーメンスは AI を使用して 1 つの建物を 1,000 の同様の建物と比較し、スマート エネルギー管理システムへのアップグレード後のエネルギー節約量を予測します。

「その商業ビルの住所を知っているだけで、おそらく光熱費の請求書を持っていて、おそらくそのビルがどのような種類の HVAC ブランドを使用しているかについての高度な情報を持っているだけでも、今日では、その商業ビルのプロフィールをまとめるのに十分です。収穫できる可能性のあるものを考慮して構築する必要があります」とキースリング氏は語った。

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