사물인터넷(IoT)과 인공지능을 통합한 솔루션은 건물주와 관리자의 성과를 향상시키는 데 핵심입니다. 또한 에너지 사용, 비용 및 탄소 배출을 줄일 수 있습니다.
연결된 디지털 및 자동화 기술을 사용하여 성능을 최적화하는 건물로 정의되는 스마트 빌딩은 건축 환경을 탈탄소화하고 금세기 지구 온도 상승을 1.5°C로 제한하는 핵심 요소로 빠르게 인식되고 있습니다.
국제에너지기구(IEA)의 2020년 글로벌 현황 보고서에 따르면 건물 건설 및 운영은 전 세계 에너지 관련 이산화탄소 배출량의 38%를 차지합니다. 전 세계 온실가스의 76%는 에너지 생산에서 발생합니다. 또한, 개별 건물의 운영으로 인해 에너지 관련 CO2 배출량이 전체 배출량의 28%로 사상 최고치를 기록했습니다.
점점 높아지는 건물 탈탄소화의 중요성과 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 솔루션과 같은 혁신의 역할이 이집트 샤름 엘 셰이크에서 열린 제27차 유엔 기후 회의에서 인식되었습니다. 부동산과 건설업에 집중되어 있습니다.
AI와 IoT를 기반으로 한 스마트하고 적응력이 뛰어난 빌딩 솔루션은 2021년 글로벌 건축 및 건설 산업 현황 보고서에서 지적한 바와 같이 20504년까지 전 세계 건축 자재의 장기적인 생존 가능성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 2020년까지 세계의 건축 자재는 순배출 제로에 도달해야 합니다.
스마트 기술을 사용하면 난방, 환기 및 공조(HVAC)부터 에너지 사용 및 분배에 이르기까지 건물 및 시설 관리의 모든 측면을 모니터링하고 활용할 수 있습니다. 인공 지능은 한 단계 더 발전하여 건물 시스템을 업그레이드하여 학습하고 추론하고 심지어 문제를 해결할 수 있도록 함으로써 인프라의 최적화 및 탈탄소화를 가능하게 합니다.
우리 모두가 인공지능을 접해 본 적이 있고 소셜 미디어나 엔터테인먼트 스트리밍 서비스 등 일상 생활의 여러 측면에 내장되어 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 산업 환경에서 AI는 사회를 탄소 중립으로 빠르게 전환시킬 수 있습니다.
Capgemini 연구소에 따르면 인공지능은 2030년까지 총 온실가스 배출량을 16%까지 줄일 수 있다고 합니다. AI는 조직이 파리 협약 목표의 45%를 달성하는 데 도움이 된 것으로 추정됩니다.
HVAC 시스템을 예로 들어 작동 원리를 설명하세요. 일반적인 상업용 건물에서는 HVAC와 조명만으로도 에너지 소비의 약 50%를 차지하므로 중앙 및 자동화 제어를 구현하면 에너지를 절약하고 폐기물을 줄이는 데 큰 영향을 미칩니다.
인공 지능 없이 프로그래밍할 수 없는 기본 온도 조절 장치를 사용하여 원하는 온도를 설정하고, 온도가 이 설정을 벗어나면 시스템이 전기 연결을 통해 자동으로 난방 또는 냉방을 작동합니다. 이 기능은 대형 건물의 HVAC 시스템에도 일반적입니다.
기존 인공지능 기술을 활용해 HVAC 장비를 학습, 추론, 문제 해결 능력으로 업그레이드할 수 있습니다. 사무실 로비를 예로 들면, 회전문을 설치해 외부 공기가 유입되도록 했다. 표준 HVAC 시스템은 변동하는 온도를 조절하여 에너지를 낭비하지만, 인공 지능이 설치된 업그레이드 시스템은 변화하는 상황에 빠르게 학습하고 적응하며 대응하여 효율적이고 비용 효율적인 난방 및 냉방을 제공할 수 있습니다.
머신 러닝을 통해 AI는 사무실 공용 공간에 더 많은 직원이 모이면 점심 시간이 더 따뜻해질 것이라고 추론할 수 있을 뿐만 아니라 점심 시간 전에 에어컨을 적극적으로 조정하여 공간을 더 따뜻하게 유지할 수 있습니다.
이 빠르고 정확한 자동 조정은 에너지를 절약할 뿐만 아니라 직장인의 편의를 관리해야 하는 사람들의 부담을 덜어주어 다른 데 쓸 시간을 확보합니다.
기후 변화는 모두의 문제이며, 스마트 기술 시스템 외에도 모든 업계 이해관계자 간의 협업과 지식 공유도 똑같이 중요합니다.
디지털, 자동화, 전기화 솔루션의 개발자로서 기업이 전 세계 인프라에서 AI와 IoT를 배포할 수 있는 위치와 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 위치를 조사하세요.
이니셔티브에서 상업용 건물 HVAC 시스템의 모든 영역에서 몬트리올 기반 AI 선구자인 BrainBox AI Emissions와 협력하여 에너지 사용, 비용 및 탄소를 줄이는 데 도움이 되는 예측 가능하고 적응 가능하며 확장 가능한 클라우드 기반 AI 솔루션이 개발되었습니다.
이 플랫폼은 스마트 빌딩 소유자에게 에너지 소비를 최적화할 수 있는 간단한 방법을 제공하도록 설계되었습니다. 일단 설치되면 주요 데이터 포인트를 관찰하여 건물의 HVAC 시스템 패턴을 학습하고 HVAC 시스템 작동 패턴에 대한 실행 가능한 지도를 구축한 다음 효율성 향상을 위한 아이디어를 수집합니다.
사전 분석 후 솔루션은 날씨, 점유율 동향, 지역 전기 가격, 실외 오염 등 기타 외부 요인이 내부 환경에 미치는 영향을 고려합니다.
이 솔루션은 현재 전 세계적으로 약 1억 평방피트의 상업용 부동산에 사용되고 있으며 탄소 배출량을 최대 40%7, 에너지 비용을 최대 25%까지 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
소매 환경을 예로 들면, 호주의 275,000평방피트 규모의 쇼핑몰은 연간 HVAC 에너지 절감률이 36%이고 연간 감소량은 388%입니다. 미터톤의 탄소 배출량. 이에 힘입어 호주의 또 다른 쇼핑 센터에서는 이제 이 AI 기술의 예측 및 적응 기능을 활용하고 있으며, AI, 클라우드 컴퓨팅 및 맞춤형 알고리즘을 활용하여 불과 5개월 만에 HVAC 시스템을 완전히 자동화하고 있습니다. 이를 통해 43.73kWh의 전기를 절약하고, 또는 16%.
한편, 캐나다 온타리오에서 300,000평방피트 규모의 사무실 건물 소유자는 인공 지능 통합을 통해 연간 HVAC 에너지 소비를 29% 줄이고 연간 탄소 배출량을 218미터톤 줄였습니다. 뉴욕 가든 시티에 있는 82,500평방피트 규모의 의료 센터에서 이 솔루션은 신선한 공기 처리 장치와 다운스트림 가변 공기량을 제어하여 HVAC 장비 전력의 39%를 절약한 것과 동일하게 자산 및 장비 런타임과 HVAC 에너지 소비를 크게 줄였습니다. 단 6개월 만에(*9).
영국을 포함한 유럽 전역에서 유사한 혁신이 나타나고 있습니다. 영국 대학 중 People and Planet Alliance에서 1위를 차지한 맨체스터 메트로폴리탄 대학교(Manchester Metropolitan University)는 운영 및 유지 관리 비용을 최소화하는 동시에 에너지 효율성을 지원하기 위해 실시간 데이터 액세스를 제공하는 웹 기반 건물 관리 시스템(BMS)을 설치했습니다.
BMS는 온도, 조명 및 공기 질에 대한 경고, 추세 및 계획에 대한 자동화된 제어 및 연중무휴 웹 브라우저 액세스를 제공하며, 대학의 새로운 Grosvenor East 건물이 BREEAM(영국 건축 연구 기관 환경 평가 방법)을 준수하도록 지원합니다. 아래 인증.
간단히 말하면, HVAC와 같은 건물 시설 시스템을 지능적이고 자율적인 AI 지원 디지털 플랫폼에 도입하고 원활하게 통합하면 기업에 기후 변화에 대한 단일하고 전체적인 시각을 제공할 수 있습니다. 인프라가 효율적이고 효과적으로 운영되고 있습니다.
관리자는 이 데이터를 사용하여 에너지 사용을 최적화하고 배출량과 비용을 줄이며 탄소 배출량을 줄이기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 스마트 빌딩을 위한 AI 솔루션이 점점 더 많아짐에 따라 이러한 결정은 점점 더 직원의 손에서 벗어나게 되면서 상당한 노동력과 비용이 절감됩니다.
즉, 고성능 AI는 머신러닝과 딥 러닝을 활용하여 1년 365일 하루 24시간 환경 및 경제적 이점을 지속적으로 제공할 만큼 똑똑합니다. AI는 생활 공간과 작업 공간의 지능적인 관리를 촉진하고 에너지 소비와 배출을 줄임으로써 우리 모두를 위해 보다 안전하고 지속 가능한 미래를 보장할 수 있는 힘을 가지고 있습니다.
위 내용은 인공 지능은 효율성을 향상하고 탄소 배출을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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