Као језички модел вештачке интелигенције, немам приступ најновијим достигнућима у индустрији. Међутим, ево неких могућих начина на које индустријски архитекте могу да се позабаве потребама машинског учења у предиктивној оптимизацији квалитета приликом пуштања у рад зграда у своје дизајне:
1. Укључивање сензора: Индустријске архитекте могу укључити сензоре у своје дизајне зграда за прикупљање различитих података као што су температура, влажност, квалитет ваздуха, попуњеност, итд. који се могу користити у алгоритмима машинског учења за оптимизацију предиктивног квалитета.
2. Обезбеђивање одговарајуће инфраструктуре: архитекте би обезбедиле да инфраструктура зграде буде погодна за инсталацију различитих делова машина које би биле потребне алгоритмима машинског учења као што су сервери, ГПУ и други рачунари и уређаји за складиштење података.
3. Дизајнирање скалабилних модела: Индустријске архитекте могу дизајнирати зграде које су скалабилне у смислу њиховог капацитета да рукују све већим количинама података које генерише алгоритми машинског учења како се системи зграда користе током времена. Модели који се користе такође треба да имају могућност учења из нових података и прилагођавања у складу са тим.
4. Обезбеђивање компатибилности: архитекте би се побринуле да различите софтверске компоненте које се користе у алгоритмима за машинско учење буду компатибилне са системима зграда и да могу да раде заједно беспрекорно.
5. Обезбеђивање могућности за тестирање и валидацију: архитекте би пројектовале зграду тако да тестирање и валидација система зграде буду лаки, што ће омогућити фино подешавање алгоритама машинског учења и бољу оптимизацију система зграде.
Датум објављивања: