يمكن أن يكون لدمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) في البنية الرقمية للمبنى العديد من التطبيقات المبتكرة. فيما يلي بعض الأمثلة:
1. تحسين الطاقة: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات من أجهزة الاستشعار والأجهزة في جميع أنحاء المبنى لتحسين استخدام الطاقة. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تتعلم الأنماط وتقوم بالتنبؤات لضبط أنظمة التدفئة والتبريد والإضاءة وفقًا لذلك، مما يضمن أقصى قدر من كفاءة استخدام الطاقة.
2. تحليلات الإشغال: من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن للمباني مراقبة أنماط الإشغال في الوقت الفعلي. يمكن استخدام هذه البيانات لتحسين استخدام المساحة، وتكييف أنظمة التهوية والإضاءة، وتحسين بروتوكولات الأمان بناءً على التحليل التنبؤي.
3. الصيانة التنبؤية: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحليل البيانات من أجهزة الاستشعار للتنبؤ عندما تحتاج معدات البناء، مثل المصاعد أو أنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء، إلى صيانة. يمكن لهذا النهج الاستباقي منع الأعطال وتقليل وقت التوقف عن العمل وتحسين جداول الصيانة.
4. الأمان الذكي: يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي مع أنظمة الأمان إلى تمكين المراقبة الذكية. ومن خلال تحليل مقاطع الفيديو، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنشطة المشبوهة أو غير العادية وإطلاق الإنذارات بشأنها، مما يعزز قدرات الأمان والمراقبة بشكل عام.
5. بيئة تتمحور حول الإنسان: يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تخصيص البيئة للركاب بناءً على تفضيلاتهم وعاداتهم. تعد الإضاءة الذكية التي يتم ضبطها وفقًا للاحتياجات الفردية، أو منظمات الحرارة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي تتعلم مستويات الراحة وتحسنها، أو المساعدين الصوتيين للتحكم في المبنى، كلها أمثلة على جعل البيئة أكثر تركيزًا على المستخدم.
6. تحسين المساحة: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي جمع وتحليل البيانات المتعلقة باستخدام المساحة وأنماط حركة المرور وتفضيلات الموظفين لتحسين خيارات التخطيط والتصميم لتحقيق الكفاءة والإنتاجية القصوى.
7. القرارات الذكية المبنية على البيانات: من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن لمديري المباني تحليل كميات كبيرة من البيانات المجمعة من مصادر مختلفة واتخاذ قرارات مبنية على البيانات تتعلق بالصيانة والعمليات وتخصيص الموارد، مما يؤدي إلى توفير التكاليف وتحسين الأداء.
8. التنقل الداخلي وإيجاد الطريق: يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتوفير المساعدة في التنقل وإيجاد الطريق للزوار داخل المباني الكبيرة أو الحرم الجامعي. ومن خلال التكامل مع تطبيقات الهاتف المحمول، يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي توجيه الأفراد عبر المساحات الداخلية المعقدة، ومساعدتهم في الوصول إلى وجهاتهم بكفاءة.
هذه مجرد أمثلة قليلة لكيفية دمج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في البنية الرقمية للمبنى، وتوفير حلول متطورة لتعزيز الكفاءة والاستدامة والأمن وتجربة الشاغل.
تاريخ النشر: