1. Енергетска ефикасност: Алгоритми машинског учења могу анализирати податке са сензора и направити предвиђања на основу историјских образаца како би оптимизовали коришћење енергије. Ово може резултирати смањеном потрошњом енергије, нижим трошковима и смањеном емисијом угљеника.
2. Побољшан комфор путника: Машинско учење може анализирати податке о заузетости просторија, температури, светлости и другим факторима како би пружио увид који може помоћи у побољшању удобности станара. Ово може довести до повећане продуктивности, бољег здравља и бољег општег благостања станара.
3. Предиктивно одржавање: Алгоритми машинског учења могу анализирати податке са више сензора како би предвидели потребе одржавања и идентификовали потенцијалне проблеме пре него што постану велики проблеми. Ово помаже власницима и менаџерима зграда да избегну застоје и смање трошкове одржавања.
4. Побољшана безбедност и безбедност: Алгоритми машинског учења могу да анализирају податке са камера за надзор и идентификују потенцијалне безбедносне и безбедносне претње. Ово може помоћи власницима зграда и менаџерима да проактивно реше безбедносна питања и спрече несреће.
5. Већи РОИ: Утврђено је да технологија паметне градње побољшава вредност комерцијалних некретнина за чак 10-15%, према неким проценама. Укључивање технологије машинског учења у дизајн паметне зграде може додатно повећати поврат улагања.
Датум објављивања: