Maaaring gamitin ang machine learning sa teknolohiya ng arkitektura sa maraming paraan:
1. Pag-optimize ng disenyo - Maaaring gumamit ang mga arkitekto ng mga algorithm sa pag-aaral ng machine para i-optimize ang kanilang mga disenyo at gawing mas matipid sa enerhiya, matipid, at gumagana ang mga ito. Sa pamamagitan ng paglalagay ng data gaya ng mga materyales sa gusali, oryentasyon ng site, at mga hadlang sa disenyo, maaaring magmungkahi ang mga modelo ng ML ng mga na-optimize na solusyon sa disenyo na nakakatugon sa tinukoy na pamantayan.
2. Predictive maintenance - Maaaring suriin ng mga modelo ng machine learning ang data ng sensor mula sa mga HVAC system, lighting system, at iba pang sistema ng gusali upang mahulaan kung kailan dapat isagawa ang maintenance. Makakatulong ito na maiwasan ang downtime at mabawasan ang mga gastos sa pagpapanatili.
3. Pagsusuri ng occupancy - Maaaring suriin ng mga algorithm ng machine learning ang mga pattern ng occupancy at mahulaan ang mga uso sa paggamit sa hinaharap upang ma-optimize ang pamamahala ng gusali at bawasan ang pagkonsumo ng enerhiya. Halimbawa, maaari nilang malaman kung aling mga lugar ng gusali ang pinakamadalas na inookupahan at ayusin ang mga HVAC system nang naaayon.
4. Pamamahala ng enerhiya - Makakatulong ang mga modelo ng machine learning na subaybayan at pamahalaan ang paggamit ng enerhiya sa mga gusali. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga pattern ng paggamit ng enerhiya, matututunan nilang i-optimize ang pagkonsumo ng enerhiya at tukuyin ang mga lugar kung saan makakamit ang pagtitipid ng enerhiya.
5. Kaligtasan at seguridad - Maaaring gamitin ang mga algorithm ng machine learning upang makita at tumugon sa mga banta sa kaligtasan at seguridad, gaya ng sunog o mga nanghihimasok. Ang pagsubaybay sa video at data ng sensor ay maaaring masuri sa real-time, at ang mga alerto ay maaaring mabuo kapag may nakitang mga anomalya.
Petsa ng publikasyon: