L’intelligenza artificiale interviene per ridurre l’impronta di carbonio degli edifici

L’intelligenza artificiale sta iniziando ad aiutare gli edifici a diventare più ecologici.

Secondo l’Agenzia internazionale per l’energia, il mantenimento in funzione dei nostri edifici ha contribuito per circa il 26% alle emissioni globali di gas serra legate all’energia nel 2022. Affinché il mondo possa raggiungere emissioni nette pari a zero entro il 2050, l’agenzia afferma che l’energia che questi edifici consumano per metro quadrato (circa 11 piedi quadrati) deve diminuire di circa il 35% entro il 2030.

Negli ultimi due decenni gli sviluppatori e le imprese di costruzione hanno perseguito un uso più efficiente dell’energia negli edifici. Le certificazioni Leadership in Energy and Environmental Design, o LEED, vengono assegnate agli edifici che soddisfano gli standard di conservazione di energia, acqua, rifiuti e altri obiettivi ambientali.

I governi stanno inoltre introducendo codici energetici sempre più rigorosi per gli spazi commerciali. Tuttavia, oltre l’80% degli edifici non dispone di sistemi intelligenti per gestire in modo efficiente il proprio consumo energetico.

JLL, che gestisce miliardi di metri quadrati di immobili commerciali in tutto il mondo, ha effettuato una serie di investimenti per portare sistemi di intelligenza artificiale alle aziende che desiderano ridurre le proprie emissioni. Il business case: gli edifici ecologici richiedono affitti più alti e restano sul mercato per meno tempo. JLL prevede che il 56% delle organizzazioni pagherà un premio per gli spazi sostenibili entro il 2025.

"Vogliamo rendere ogni edificio il più intelligente possibile", ha affermato Ramya Ravichandar, vicepresidente di JLL Technologies, piattaforme tecnologiche: edifici intelligenti e sostenibili. “Se non puoi misurare ciò che conta, non puoi apportare il cambiamento.”

Gli investimenti di JLL includono Turntide, una società con sede a Sunnyvale, in California, che installa motori elettrici accoppiati a piccoli computer che apprendono da schemi per controllare in modo più preciso il riscaldamento e il raffreddamento, e Envio Systems, una società con sede a Berlino che sviluppa sensori per monitorare la temperatura di un edificio. uso, occupazione e altri fattori per regolare l’illuminazione, il raffreddamento e attività simili legate all’energia.

“Devo tenere le luci accese? Devo spegnere l’aria condizionata al terzo piano perché l’intera azienda lavora da casa questa settimana?”, ha detto Ravichandar. "Se disponi di un sistema, elabora implacabilmente e costantemente queste informazioni."

In generale, i sistemi di costruzione basati sull’intelligenza artificiale apprendono dai modelli storici e dalle abitudini quotidiane degli occupanti per prevedere e accendere e spegnere gli oggetti. Ad esempio, software e hardware che gestiscono automaticamente luci, riscaldamento e raffreddamento possono aiutare gli edifici a ridurre del 20% o più il loro consumo energetico annuo.

Tuttavia, permangono ostacoli all’installazione di più sistemi di intelligenza artificiale, inclusa la raccolta di dati da un’ampia gamma di fonti negli edifici, come i sensori, che spesso non sono sufficientemente interconnessi. “L’adeguamento degli edifici esistenti con tali sensori e infrastrutture, oltre a garantire una qualità dei dati costante, può richiedere un uso intensivo di risorse”, ha affermato Ravichandar.

L’intelligenza artificiale ha un grande potenziale per ridurre le emissioni degli edifici, ma la sua efficacia dipende solo dai dati da cui apprende. Solo dal 10% al 15% degli edifici dispone delle attrezzature o dei sistemi per raccogliere i dati necessari a supportare l’intelligenza artificiale, ha affermato Thomas Kiessling, chief technology officer di Siemens Smart Infrastructure. “L’intelligenza artificiale negli edifici funziona se si hanno i dati”, ha detto. “Dati errati significano che non è possibile realizzare alcun tipo di pianificazione, regola o casi d’uso più sofisticati sull’intelligenza artificiale. Bisogna avere i dati."

Siemens utilizza l’intelligenza artificiale per confrontare un edificio con migliaia di edifici simili per prevedere quale potrebbe essere il risparmio energetico dopo l’aggiornamento a un sistema di gestione dell’energia intelligente.

"Anche se conoscete solo l'indirizzo di quell'edificio commerciale, e magari avete la bolletta energetica, e magari avete qualche informazione di alto livello sul tipo di marchio HVAC utilizzato dall'edificio, oggigiorno questo è sufficiente per compilare un profilo dell'edificio." costruendo rispetto a ciò che è probabile che potresti raccogliere”, ha detto Kiessling.

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