AI se može koristiti za analizu i predviđanje razina vanjskog onečišćenja i njihovog utjecaja na kvalitetu zraka na ulaznim prostorima zgrade kroz sljedeće korake: Prikupljanje
podataka: AI sustavi mogu prikupljati podatke u stvarnom vremenu iz različitih izvora, kao što su senzori za kvalitetu zraka smješteni izvan zgrada, podaci o vremenu, satelitske slike ili čak podaci iz obližnjih stanica za praćenje onečišćenja. Ovi podaci pružaju informacije o razinama onečišćenja u blizini zgrade.
Obrada podataka: prikupljene podatke zatim obrađuju algoritmi umjetne inteligencije kako bi se identificirali uzorci, korelacije i trendovi. Algoritmi mogu analizirati povijesne podatke kako bi razumjeli kako razine onečišćenja variraju s različitim vremenskim uvjetima, geografskim lokacijama i drugim čimbenicima.
Čimbenici specifični za zgradu: Algoritmi umjetne inteligencije također mogu uzeti u obzir čimbenike specifične za zgradu kao što su lokacija zgrade, okolna infrastruktura i ventilacijski sustavi. Ove informacije pomažu u razumijevanju kako se razine onečišćenja mogu razlikovati na ulazu u zgradu u usporedbi s općom okolinom.
Prediktivni modeli: Na temelju obrađenih podataka, modeli umjetne inteligencije mogu se osposobiti za predviđanje razine onečišćenja na ulaznim prostorima zgrade u budućim vremenskim intervalima. Ovi modeli mogu uzeti u obzir različite parametre poput vremenske prognoze, doba dana i povijesnih trendova podataka.
Upozorenja i obavijesti: nakon što se AI modeli obuče, mogu kontinuirano pratiti podatke u stvarnom vremenu. Ako predviđene razine onečišćenja premašuju određene pragove ili standarde kvalitete zraka, AI sustav može generirati upozorenja ili obavijesti upraviteljima zgrada ili stanarima, informirajući ih o potencijalnom utjecaju na kvalitetu zraka.
Prilagodljivi sustavi: sustavi umjetne inteligencije također se mogu integrirati sa sustavima automatizacije zgrada za dinamičku kontrolu ventilacije ili mehanizama za pročišćavanje zraka. Analizirajući podatke u stvarnom vremenu, algoritmi umjetne inteligencije mogu prilagoditi ventilacijske sustave na temelju predviđenih razina onečišćenja kako bi održali bolju kvalitetu zraka u ulaznim prostorima zgrade.
Kontinuirano učenje: tijekom vremena, AI sustavi mogu kontinuirano učiti i poboljšavati točnost svojih predviđanja uključivanjem novih podataka i povratnih informacija. To osigurava da modeli ostanu u tijeku s najnovijim uzorcima onečišćenja i daju točnija predviđanja.
Koristeći AI na ovaj način, upravitelji zgrada i stanari mogu proaktivno poduzeti mjere za ublažavanje utjecaja vanjskog onečišćenja na kvalitetu zraka unutar ulaznih prostora zgrade, čime se osigurava zdravije i sigurnije okruženje.
Datum objave: