建物の性能を最適化する人工知能の役割

人工知能（AI）はあらゆる業界に浸透しています。構想から改修まで、AI は建築環境に影響を与えることができます。建物のパフォーマンスに影響を与える要因は数多くありますが、AI は忙しい管理者の負担を軽減することができます。 AI は偏見を排除し、災害が起こる前にそれを防ぐこともできます。 AI が建物のパフォーマンスを最適化する上でどのような役割を果たすのかを説明します。

建物パフォーマンス最適化とは何ですか?

建物の性能とは、指定されたタスクを実行する能力を指します。住宅、事業所、倉庫など、不動産を運営するにはさまざまな要素が必要です。建物のパフォーマンスを最適化するということは、重要な要素を可能な限り優先することを意味します。

エネルギー効率

エネルギー効率を最適化するということは、建物がスムーズに稼働する能力を確保することを意味します。また、経済的利益と環境的利益の両方のために、過剰なエネルギー消費を削減することも意味します。

維持する

適切なメンテナンスが行われないと、システムが故障し始め、居住者に問題が生じたり、建物に損傷が生じたりする可能性があります。最適化されたメンテナンススケジュールとシステム監視により、すべてがスムーズに実行されます。

安全性

建物を安全に保つことは、業務にリスクを負わせたくない人にとって最優先事項です。セキュリティを最適化するということは、潜在的な盲点をカバーし、ネットワークセキュリティを強化し、応答時間を短縮するための戦略を実装することを意味します。

快適

最適化は建物の効率性だけでなく、快適性にも関係します。温度、湿度、アクセスのしやすさが物件の魅力につながります。

費用対効果

品質を維持しながらコストを節約することは、多くのビル運営者の目標です。これにより、所有者は必要なメンテナンス、ビジネス用品、緊急資金など、他の目的に資金を使用できるようになります。

エネルギー使用

人工知能は建物のエネルギー使用を管理し、快適性と持続可能性を最適化します。 AI は、既存の管理システムのデータと気象条件やその他のデータポイントを組み合わせます。その情報を使用して建物のエネルギー使用量を計算し、エネルギー使用量を改善するためのリアルタイムのソリューションを開発できます。

建物の所有者は、AI ソフトウェアを建物の電気メーターとネットワークに接続できます。建物が特定の時間にどれだけの電力を消費しているかを判断し、必要に応じて調整することができます。 AI システムは、人が建物内にいる時間や、何を使用しているかを理解し、エネルギーの流れを最適化できます。

これらのシステムは学習した内容を使用して将来のパターンを予測し、快適で作業可能な環境を維持しながら大幅なコスト削減を実現します。継続的な監視により、建物を固定負荷から柔軟な負荷に変換し、電力網への負担を軽減できます。

AI は HVAC システムでも重要な役割を果たすことができます。 IoT ベースのセンサーを制御して、建物内の人の居場所を判断できます。 AI は、システムをそれらの部屋に集中させ、空いている部屋での電力消費を抑えるように指示できます。このプロセスによりコストが節約され、全体的なエネルギー消費が削減されます。

漏れ検出

人工知能は水資源管理において重要な役割を果たすことができ、潜在的な問題を検出し、災害が発生する前に警告を送信することができます。 AI システムは建物の水の流れをリアルタイムで分析し、使用パターンを学習できます。その後、そのデータを使用して、漏れや異常が検出されるとアラートを送信し、損害を防ぐためにシステムをシャットダウンします。

学習したデータを使用することで、エンジニアは漏れの場所と原因を特定し、より迅速に修理できるようになります。

効率が悪いだけでなく、漏れは建物に重大な損害を与え、安定性を損なう可能性があります。暖かく湿気の多い場所に水が入るとカビが発生し、人体の健康に影響を及ぼす可能性があります。 AI 搭載の水センサーは水の無駄を減らし、コストを削減し、建物を安全に保ちます。

予測メンテナンス

すべての建物には、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性のある定期的なメンテナンスが必要です。効率の悪い電化製品や HVAC システムは不必要なエネルギーを吸収する可能性があり、水道、ガス、電気システムの損傷は壊滅的な損害を引き起こす可能性があります。建物によっては特定の資材が必要となり、災害時にこれらの資材を交換するのは大変な作業となる場合があります。

AI は IoT センサー、生成学習、管理ソフトウェアを使用して、大量のデータを収集および処理し、システムのメンテナンスが必要になる時期を予測できます。問題がどこにあるのか、そしてそれをどのように解決するのかについての提案を提供できます。迅速に介入することで、ビルの管理者は閉鎖やその他の不都合を防ぐことができます。また、エンジニアが高額な修理に手間をかけることもなくなります。

予防保守を実行すると、システムの効率と寿命が向上し、エネルギーとコストを節約できます。

安全性

AI は、ビデオ監視の改善、サイバー攻撃の検出、その他の不審な活動を感知することで、建物を脅威から保護できます。また、居住者、労働者、訪問者が建物内を安全に移動しやすくなります。

AI は、人がカメラの画面を見つめていなくても、異常な動きや侵入を検知すると警備員に警告することができます。警報を鳴らしたり、ライトを点灯したりして、侵入者を追い払うことができます。

一部の企業は、生体認証を使用して建物の安全を維持できる AI 駆動型のアクセス制御の開発に取り組んでいます。新しい安全プロトコルを学習できるため、バッジの認識は不要になります。

パフォーマンス最適化に人工知能を使用することの 3 つのデメリット

AI はパフォーマンスの最適化を構築する上で利点がありますが、正当な懸念もいくつかあります。

1. ハッカー攻撃

必要な情報を取得するには、AI は建物のレイアウト、システム、建物内の人々を理解する必要があります。ハッキングの可能性があり、サイバー犯罪者が機密情報を入手して建物を危険にさらす可能性があります。これはありそうにありませんが、可能性としてはあり、人間のアナリストやセキュリティ専門家が検討する事項です。

スマートセンターがハッキングされたという報告があり、既知のハッキング手法では有害なデータを人工知能システムに送り込んで混乱させる可能性がある。