يلبي المهندسون المعماريون الصناعيون احتياجات التعلم الآلي في تحسين الجودة التنبؤية في تعديل الطاقة في المباني في المنشآت الصناعية القائمة في تصاميمهم من خلال مراعاة ما يلي: 1. جمع البيانات: يحتاج المهندسون المعماريون إلى العمل مع علماء البيانات والمهندسين لجمع البيانات ذات الصلة
عن أداء المبنى ، استهلاك الطاقة والظروف البيئية. يتم تغذية هذه البيانات لخوارزميات التعلم الآلي للمساعدة في التنبؤ باستخدام الطاقة وتحسينه.
2. نمذجة المباني وتحليلها: يستخدم المهندسون المعماريون برمجيات نمذجة المباني لمحاكاة وتحليل أداء خيارات التعديل التحديثي المختلفة. من خلال العمل عن كثب مع علماء البيانات ، يمكنهم استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحسين أداء هذه الخيارات.
3. تكامل التقنيات الذكية: يحتاج المهندسون المعماريون إلى النظر في دمج التقنيات الذكية في التعديل التحديثي للمبنى. يتضمن ذلك المستشعرات والمشغلات وأنظمة التحكم التي يمكن أن تساعد في تنظيم استهلاك الطاقة وتحسين الأداء.
4. تصميم موفر للطاقة: يحتاج المهندسون المعماريون إلى تصميم مباني موفرة للطاقة من البداية من خلال مراعاة عوامل مثل التوجيه والعزل وأنظمة تكييف الهواء. هذا يجعل من السهل تعديل المرافق الصناعية من أجل كفاءة استخدام الطاقة.
بشكل عام ، يجب أن يكون لدى المهندسين المعماريين الصناعيين المعرفة والمهارات اللازمة لدمج خوارزميات التعلم الآلي في تصاميمهم لتحسين استخدام الطاقة في المباني الصناعية. يجب أن يعملوا بشكل وثيق مع علماء البيانات والمهندسين وأصحاب المصلحة الآخرين لضمان نجاح مشروع التعديل التحديثي.
تاريخ النشر: