AI はどのようにしてよりスマートな建物を作り出すのでしょうか?

AI はどのようにしてよりスマートな建物を作り出すのでしょうか?

[[405913]]

センサー、ビッグデータ、人工知能 (AI) を融合したスマート ビルの出現は、新たな理解の時代の到来を告げるものとなるでしょう。 EmpiricAI の CEO である Salman Chaudhary 氏が、コンピューター ビジョン AI が建設業界にどのような最大の影響を与えるかについて語ります。

従業員を職場に復帰させる準備をする企業が増えるにつれ、移行を管理するためにリアルタイム テクノロジーに基づくインテリジェント システムが必要であることがわかってきています。具体的には、パンデミック前の運営レベルに早く復帰することを計画している場合、従業員、訪問者、居住者を保護するための賢明な方法が必要になります。 WHOが予測するように、今行動し、次の世界的パンデミックに備える国々は、よりうまく嵐を乗り切ることができるだろう。

デリオット氏は最近の報告書で、オフィスビルに戻ってくる労働者、企業のテナント、所有者による計画と準備の必要性を強調した。 「テクノロジー、特にスマートビルディングテクノロジーが役立ちます」。報告書では、人々がオフィスに戻る際には、社会的距離を維持し、従業員のオフィス内でのやり取りを追跡する必要があると指摘している。

もちろん、その範囲は、毎年驚くべき数の病欠をもたらす現在の風邪やインフルエンザの大流行をはるかに超えています。 2020 年の英国の病欠率は 1.8% で、これはどの組織にとっても大きなコストとなります。

コンピューター ビジョン AI は、歩行者数や占有密度を示すヒート マップを作成し、社会的距離やマスク着用の可否を監視することができます。これは、職場を再考し、感染拡大の機会を最小限に抑える上で重要な要素です。違反があった場合は介入を求めるアラートが発せられます。

当社は最近、ソーシャルディスタンスを監視するために大企業に WorkSafe Analytics CV AI ソリューションを導入し、6 週間のトライアルを経て、現在は会社全体に展開しています。導入後 1 か月以内に、顧客の非遵守 (ソーシャル ディスタンスのガイドラインへの準拠) が 50% 減少し、感染リスクが実質的に半減しました。

CV AIの範囲を拡大

あらゆる空気感染の拡大を最小限に抑えることに加えて、施設管理者にとってコンピューター ビジョン (CV) AI の範囲とメリットは非常に大きいです。これらは、たとえば、建物のエリアが使用されていないことを認識して清掃の必要性を減らすなどのスマート清掃から、監視が必要なあらゆるもの(占有密度、ユーティリティメーター、セキュリティドア、火災警報器)まで多岐にわたります。同じ利点は、オフィス管理者、在庫管理、建物のセキュリティ、火災やその他の危険の監視、照明や暖房の監視にも適用され、これらはすべて CV AI の責任範囲に含まれます。

監視を通じて収集されたデータは、安全性、エネルギー節約、エリア/フロア/会場レイアウトの改善に関する実用的な洞察を生み出すためにも使用できます。さらに、履歴ログには、安全上の危険や規制要件違反に関連するアラートの記録が保持されます。

コンピューター ビジョン AI は、ほとんどの建物にすでに設置されている既存の CCTV システムでキャプチャされた画像を使用して、オブジェクトを検出または識別します。これにより、FM は CV AI を導入し、インフラストラクチャへの変更を最小限に抑えながら、建物をスマート施設に変換するためのコスト効率の高い方法を実現できます。

未来

コンピューター ビジョン AI は近年大きく進歩し、現在では 24 時間 365 日の大規模監視において人間を上回る性能を発揮しています。これは、WorkSafe などの CV AI ソリューションが大量の履歴データを取得して分析し、それを洞察に富んだ管理情報に変換できるため重要です。これにより、CV AI アプリケーションがより強力になり、データ「トレーニング」システムがより効果的になります。つまり、24 時間 365 日の監視や頻繁な手動による繰り返しチェックを必要とするあらゆるタスクを置き換えることができるレベルにまで進化したということです。

CV AI は、履歴データを保存して分析し、それを使用して効果的なニューラル ネットワーク (人間の目と脳を模倣したソフトウェアとハ​​ードウェアの集合) を作成する機能を備えているため、建物管理のあらゆる側面が今後も改善され続けるでしょう。

したがって、コンピューター ビジョン AI は建物の資産を変革し、スペース管理を改善し、建物の生産性を維持します。企業や施設管理者が積極的に慣行を変え、新しいテクノロジーを採用しなければ、取り残されてしまいます。

CV AI の最も魅力的な点は、施設管理者を支援する機能とアプリケーションがほぼ無限であることです。資産収益を最大化したい人にとって、これは魅力的な見通しです。

<<:  618 プロモーション開始、Huice が小売業者が数分で速達を実現できるようにする方法を公開

>>:  あなたが書いた ML コードはどれくらいのメモリを占有しますか?これはとても重要なことですが、多くの人がまだそれを理解していません。

ブログ    

推薦する

覚えておいてください!私たちの未来に影響を与えるのはビッグデータや人工知能ではなくブロックチェーンです!

[[216863]]私たちの未来に影響を与えるそれは「ビッグデータ」でも「モノのインターネット」で...

将来、人間に取って代わるのはAIではなく、AIのスキルを習得した人間です。

[[264419]] 「機械学習」「ディープラーニング」「ニューラルネットワーク」に関する高度な技...

...

5G自動運転車が景勝地でデビュー、商用利用のシナリオも間もなく登場

[[264714​​]]最近、5G携帯電話や5G商用利用に関するニュースが多く出ています。国内外の多...

Meta AI が 3 つのテキストレス NLP 論文を連続して公開: 音声生成に対する究極の答えか?

日常のコミュニケーションでは、対話の効果を高めるために、口調、感情表現、間、アクセント、リズムなどの...

速度は数十倍に向上。たった1枚の写真と1つの文章だけで、Googleの新しいモデルは20秒で顔を変えることができる。

以前、Googleとボストン大学の研究者は、DreamBoothと呼ばれる「パーソナライズされた」テ...

RPAを成功させる方法

ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、ルールベースのプロセスを使用して、人間より...

これらの 8 冊の本を読んでいないのに、コンピューター ビジョンの分野で働いていると言える勇気がありますか?

コンピューター ビジョンは、写真やビデオなどのデジタル画像の側面に焦点を当てた人工知能のサブフィール...

2023年ゴードン・ベル賞発表:最先端のスーパーコンピューターによる「量子レベルの精度」の材料シミュレーションが受賞

ACM ゴードン・ベル賞は 1987 年に設立され、計算機協会によって授与されます。スーパーコンピュ...

舌先にAI

世界中の食べ物は、まさに世界の花火のボウルに過ぎません。人工知能は、新しい技術科学として、日常生活に...

...

形式言語を認識する能力が不十分で、不完全なトランスフォーマーは自己注意の理論的欠陥を克服する必要がある

トランスフォーマー モデルは多くのタスクで非常に効果的ですが、一見単純な形式言語ではうまく機能しませ...

マイクロソフト、物議を醸す顔認識機能を廃止へ

マイクロソフトは、動画や写真から対象者の感情を識別できると主張するツールを含む、人工知能による顔分析...

ロボット工学が環境に優しい建物にどのように役立つか

建設業界は、他の多くの業界と同様に、より環境に優しくなる瀬戸際にあります。環境に優しいプロジェクトに...

Nature サブジャーナル: 機械学習を使用してヒトの遺伝子制御の背後にある「文法」を明らかにする

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...