作为一个AI语言模型，我接触不到行业的最新动态。但是，工业建筑师可以通过以下一些可能的方式满足机器学习在其设计中建筑调试的预测质量优化方面的需求： 1.
结合传感器：工业建筑师可以在其建筑设计中包括传感器以收集各种数据，例如温度、湿度、空气质量、占用率等，可用于机器学习算法以进行预测质量优化。
2. 提供合适的基础设施：建筑师将确保建筑物的基础设施适合安装机器学习算法所需的各种机器，例如服务器、GPU 以及其他计算和数据存储设备。
3. 设计可扩展模型：工业建筑师可以设计可扩展的建筑，以处理随着建筑系统的使用而不断增加的机器学习算法生成的数据量。使用的模型还应该能够从新数据中学习并进行相应调整。
4.确保兼容性：建筑师要确保机器学习算法中使用的不同软件组件与建筑系统兼容，并且它们可以无缝地协同工作。
5. 提供测试和验证的机会：建筑师设计的建筑使得建筑系统的测试和验证变得容易，这将允许微调机器学习算法并更好地优化建筑系统。
Publication date: