Ca model de limbaj AI, nu am acces la cele mai recente evoluții din industrie. Cu toate acestea, iată câteva modalități posibile prin care arhitecții industriali ar putea aborda nevoile de învățare automată în optimizarea predictivă a calității în punerea în funcțiune a clădirilor în proiectele lor:
1. Încorporarea senzorilor: arhitecții industriali pot include senzori în proiectarea clădirilor pentru a colecta diverse date, cum ar fi temperatura, umiditatea, calitatea aerului, gradul de ocupare etc. care pot fi utilizate în algoritmii de învățare automată pentru optimizarea predictivă a calității.
2. Furnizarea unei infrastructuri adecvate: arhitecții se vor asigura că infrastructura clădirii este adecvată pentru instalarea diferitelor piese de mașini de care ar fi necesare algoritmii de învățare automată, cum ar fi serverele, GPU-urile și alte dispozitive de calcul și stocare a datelor.
3. Proiectarea modelelor scalabile: Arhitecții industriali pot proiecta clădiri care sunt scalabile în ceea ce privește capacitatea lor de a gestiona cantitățile tot mai mari de date generate de algoritmii de învățare automată pe măsură ce sistemele de construcție sunt utilizate în timp. Modelele utilizate ar trebui să aibă, de asemenea, capacitatea de a învăța din date noi și de a se ajusta în consecință.
4. Asigurarea compatibilității: arhitecții se vor asigura că diferitele componente software utilizate în algoritmii de învățare automată sunt compatibile cu sistemele de construcție și că pot lucra împreună fără probleme.
5. Asigurarea oportunităților de testare și validare: arhitecții ar proiecta clădirea astfel încât testarea și validarea sistemelor clădirii să fie ușoare, ceea ce va permite reglarea fină a algoritmilor de învățare automată și o mai bună optimizare a sistemelor clădirii.
Data publicării: