معماران صنعتی با در نظر گرفتن موارد زیر به نیازهای یادگیری ماشین در بهینه سازی کیفیت پیش بینی کننده در مقاوم سازی انرژی ساختمان در تاسیسات صنعتی موجود می پردازند:
1. جمع آوری داده ها: معماران باید با دانشمندان و مهندسان داده کار کنند تا داده های مربوط به عملکرد ساختمان را جمع آوری کنند. مصرف انرژی و شرایط محیطی این داده ها برای کمک به پیش بینی و بهینه سازی مصرف انرژی به الگوریتم های یادگیری ماشینی داده می شود.
2. مدلسازی و تحلیل ساختمان: معماران از نرم افزار مدلسازی ساختمان برای شبیه سازی و تحلیل عملکرد گزینه های مقاوم سازی مختلف استفاده می کنند. با همکاری نزدیک با دانشمندان داده، آنها می توانند از الگوریتم های یادگیری ماشین برای بهینه سازی عملکرد این گزینه ها استفاده کنند.
3. یکپارچه سازی فناوری های هوشمند: معماران باید ادغام فناوری های هوشمند را در مقاوم سازی ساختمان در نظر بگیرند. این شامل سنسورها، محرک‌ها و سیستم‌های کنترلی است که می‌توانند به تنظیم مصرف انرژی و بهینه‌سازی عملکرد کمک کنند.
4. طراحی کم مصرف: معماران باید از ابتدا با در نظر گرفتن عواملی مانند جهت گیری، عایق کاری و سیستم های تهویه مطبوع، ساختمان های کم مصرف را طراحی کنند. این امر بهسازی تاسیسات صنعتی را برای بهره وری انرژی آسان تر می کند.
به طور کلی، معماران صنعتی باید دانش و مهارت هایی را برای ادغام الگوریتم های یادگیری ماشین در طرح های خود برای بهینه سازی مصرف انرژی در ساختمان های صنعتی داشته باشند. آنها باید از نزدیک با دانشمندان داده، مهندسان و سایر ذینفعان برای اطمینان از موفقیت پروژه مقاوم سازی همکاری کنند.
تاریخ انتشار: