AIは古い建物のエネルギー効率を変えるでしょうか?

スマート ビルディングの観点から見ると、AI は多くの居住者向けテクノロジーに統合され、建物やキャンパスの安全性、健康、機能性の向上に役立っています。さらに重要かつ決定的なのは、エネルギーと炭素の使用量を監視および分析するための AI と機械学習 (ML) の統合です。

「スマート」な電気、照明、HVAC システムは以前から存在していましたが、そのインテリジェンスは大部分が静的なままであり、システム オペレーターの入力に依存していました。しかし、AI/機械学習の登場により、これらのテクノロジーは消費パターンをより正確に特定することで次のレベルに進み、変化に迅速に適応して、電気や暖房/冷房の消費を極めて低いレベルにまで削減できるようになります。そのため、初期のスマート ビルディング インフラストラクチャ テクノロジーを継承することを選択した古いビル運営者にとっては、これを無視することはできないかもしれません。

MITのエネルギー効率化パイロットがAIの威力を強調

2023年9月、MITは人工知能と機械学習を使用してキャンパスのHVACシステムのエネルギー効率をさらに向上させるパイロットプログラムを発表しました。彼らの目標は、IoT 温度センサー、占有センサー、リアルタイムの天気予報など、複数のソースから収集されたデータを AI を使用して分析することです。このトレーニング データが収集されると、AI はそれを時間の経過とともに分析し、特定の日時に建物の特定の部分をどのような温度目標に設定する必要があるかを予測できます。

建物はそれぞれ異なるため、ベースラインの占有率、占有クラスターの場所、特定の部屋の暖房/冷房にかかる時間、変化する気象条件など、追跡する必要がある特定のデータ ポイントがあります。時間の経過とともに、AI はこれらのパターンと動的な条件を学習し、数時間または数日先に必要な HVAC レベルを正確に予測できるようになります。これにより、全体的なエネルギー消費量と二酸化炭素排出量を長期的に削減できるだけでなく、将来のエネルギーコストに関する詳細な情報や、将来の効率性を高めるための HVAC アップグレードの推奨事項も提供されます。

ビルのオーナーや運営者が人工知能について知っておくべきこと

さまざまな形態の AI の背後にある科学は複雑であり、膨大な数学モデル、トレーニング データ、カスタム データ センター インフラストラクチャに基づいています。しかし実際には、建物の所有者や運営者は、テクノロジーがどのように機能するかの詳細を理解する必要はありません。ただし、状況が複雑になり、システムが正しく固定化されたデータを分析して賢明な決定を下せるように、AI バックエンドを管理するための社内 IT スタッフのトレーニングが必要になる場合があります。これには、各 IoT システムからどのようなデータが収集され、AI がそのデータをどのように使用するかを十分に理解する必要があります。多くの場合、追加のトレーニングが必要になります。

これらのシステムをテクノロジーのライフサイクル全体にわたって効率的に稼働させるには、IT オペレーターが IoT プロジェクトと関連する AI の設計および展開フェーズに関与する必要があります。これにより、オペレーターは、システムがなぜどのように設計されたか、内部/外部の脅威からシステムを保護する方法、システムを適切に調整する方法などをより深く理解できるようになります。

従来、建物の HVAC、照明、その他の運用技術は、これらのシステムがいつどこで実行されるかをスケジュールしたり、アイドル状態になるようにプログラムしたりすることで、エネルギーと二酸化炭素排出量を節約するために使用されています。これらの静的プロセスは確かにエネルギー効率を向上させることが示されていますが、さらに高い効率を達成することは可能です。

たとえば、企業が従業員の 90% が社外にいるイベントを開催する計画を立てている場合でも、暖房や冷房のために HVAC システムがフル稼働していることは珍しくありません。この場合、AI はリアルタイムの占有情報を使用してこの行動の変化を識別し、建物の残りの 10% の温冷部分のみを使用することができます。

これは非常に単純化された例ですが、よりインテリジェントで微調整された自動化システムが導入されていれば、HVAC のエネルギー使用量とメンテナンス費用を年間 5 ～ 20% 簡単に節約できることを示しています。 AI は、システムの誤った構成や HVAC の手動調整によって過剰なエネルギー使用につながることが多い人為的エラー要因を完全に排除します。

最も重要なことは、AI がスマート ビルのエネルギー効率技術の大きな進化を表しているということです。これらの技術はまだ商業利用の準備が整っておらず、市場に出てから最初の数年間は高価になる可能性がありますが、今こそ調査と計画を開始する時期です。スマートビルの運用効率化の実践に関しては、AI が最終的に現在のレベルを超えるゲームチェンジャーとなるでしょう。まだスマート テクノロジーに切り替えていないビル運営者にとって、今こそ導入するタイミングです。