Jako model języka sztucznej inteligencji nie mam dostępu do najnowszych osiągnięć w branży. Oto jednak kilka możliwych sposobów, w jakie architekci przemysłowi mogą zaspokoić potrzeby uczenia maszynowego w predykcyjnej optymalizacji jakości podczas odbioru budynku w swoich projektach: 1.
Włączenie czujników: Architekci przemysłowi mogą uwzględniać czujniki w swoich projektach budynków w celu gromadzenia różnych danych, takich jak temperatura, wilgotność, jakość powietrza, zajętość itp., które można wykorzystać w algorytmach uczenia maszynowego do predykcyjnej optymalizacji jakości.
2. Zapewnienie odpowiedniej infrastruktury: architekci zadbają o to, aby infrastruktura budynku była odpowiednia do instalacji różnych elementów maszyn, które byłyby potrzebne algorytmom uczenia maszynowego, takich jak serwery, procesory graficzne i inne urządzenia obliczeniowe i do przechowywania danych.
3. Projektowanie skalowalnych modeli: architekci przemysłowi mogą projektować budynki, które są skalowalne pod względem ich zdolności do obsługi rosnącej ilości danych generowanych przez algorytmy uczenia maszynowego w miarę użytkowania systemów budowlanych. Stosowane modele powinny również mieć możliwość uczenia się na podstawie nowych danych i odpowiedniego dostosowywania.
4. Zapewnienie kompatybilności: architekci upewnią się, że różne komponenty oprogramowania używane w algorytmach uczenia maszynowego są kompatybilne z systemami budynkowymi i mogą bezproblemowo ze sobą współpracować.
5. Zapewnienie możliwości testowania i walidacji: architekci zaprojektowaliby budynek tak, aby testowanie i walidacja systemów budynkowych było łatwe, co pozwoli na dopracowanie algorytmów uczenia maszynowego i lepszą optymalizację systemów budynkowych.
Data publikacji: