Som en AI-språkmodell har jag ingen personlig erfarenhet, åsikter, övertygelser eller preferenser. Jag kan dock ge lite allmän information om detta ämne.
Industriella arkitekter kan möta behoven av maskininlärning i prediktiv kvalitetsoptimering vid benchmarking av byggnaders energiprestanda i sina konstruktioner på följande sätt: 1.
Integrering av sensorer: Industriarkitekter kan integrera olika sensorer i byggnadsdesignen för att samla in data om energiförbrukning och prestanda. . Data som samlas in av dessa sensorer kan användas för att träna maskininlärningsmodeller som kan förutsäga energianvändning och identifiera områden för förbättringar.
2. Anpassningsbar datamodellering: Industriarkitekter kan designa byggnader där datamodelleringens arkitektur kan anpassas till de specifika behoven hos maskininlärningsalgoritmer. Detta kommer att göra det möjligt för maskininlärningsmodellen att bli mer exakt och effektiv för att förutsäga energianvändning.
3. Byggnadssimuleringsverktyg: Industriella arkitekter kan använda byggsimuleringsverktyg för att testa och optimera byggnadsdesign för energiförbrukning. Dessa simuleringsverktyg kan användas i kombination med maskininlärningsalgoritmer för att skapa prediktiva modeller som kan optimera energianvändningen.
4. Användning av molnteknik: Industriella arkitekter kan använda molntekniker för att lagra data som samlas in av sensorer och köra maskininlärningsalgoritmer. Detta gör att de kan analysera data från flera byggnader i en portfölj och skapa mer exakta prediktiva modeller.
Sammantaget måste industriarkitekter samarbeta med experter inom maskininlärning och dataanalys för att designa byggnadsprestandabenchmarkingsystem som integrerar maskininlärning effektivt.
Publiceringsdatum: