人工知能は将来の建築をどのように変えるのでしょうか?

自動化された AI システムは、建物の暖房と冷房を最適化して効率性と持続可能性を向上させるのに役立ちます。これは、建築環境からの排出物に対処するのに役立ちます。

スマート ビルディングはデータによって駆動されます。将来の家庭やオフィスでは、センサーがより多くの情報を収集し、クラウドベースの人工知能システムを強化して、建物の効率を高め、コストと排出量を削減します。

AI アーキテクチャの利点はそれだけではありません。アルゴリズムは、家庭や職場をより快適にし、居住者の健康と幸福を高めることもできます。

データが建築の未来を変える

私たちは皆、建築環境からの排出物に取り組むために協力しなければなりません。私たちが働き、生活し、遊ぶ建物は、世界の温室効果ガス排出量の 38% 以上を占めていると言われています。このうちの一部は新しい建物の建設から生じますが、大部分はそれらの建物の日常的な運営から生じます。彼らは地球上で圧倒的に最大のエネルギー消費者です。

目標は、クラウド テクノロジーを使用して、建物のセンサーによって生成された内部データと、気象条件、エネルギー コスト、エネルギー供給に化石燃料が使用されているか、よりクリーンなエネルギー源が使用されているかなど、建物のエネルギー使用に影響を与える外部データを組み合わせることです。このシステムは、電力網の需要、エネルギー料金、建物の占有率などの要素を考慮して、暖房や冷房のレベルを下げるか上げるかの最適なタイミングを決定できます。

こうした豊富なデータはすべて、人工知能を通じて集められ、新しい機能で活用することができます。人工知能は、部屋のスタイリッシュな構造を理解し、そのデータを使用して、壁に取り付けられた単純なサーモスタットよりもはるかにスマートな自律的な決定を下すことができます。

未来を築く

アルゴリズムとデジタルソリューションは、他の面でも建築を変えています。ハイテクビルには、エネルギー消費から事務用品の再注文時期まであらゆるものを追跡する何千ものセンサーが装備されています。エネルギー使用の最適化は、太陽光パネルの設置、スマートな空気の流れの設計、さらには施設内のジムで運動する人々からのエネルギーの収集にまで及びます。

高度な AI システムは、使用されていない建物のセクション全体をシャットダウンして、エネルギー コストを削減することもできます。標準的な占有センサーは、誰かが部屋に入ると光、影、温度の変化を記録しますが、スマート システムは、少数の人が複数のセンサーを作動させているかどうかを判断し、不要なエリアでのエネルギー消費を削減できます。

AI を搭載した建物への訪問者は、道​​順の検索、予約、さらにはタクシーの手配まで手伝ってくれるスマートなコンシェルジュ サービスに迎えられるかもしれません。

スマート システムは、顔認識システムなどのソリューションを導入することで建物の安全性を最適化し、非接触型のやり取りを通じて従業員の安全を確保し、パンデミック中の直接接触を減らすことにも役立ちます。

建物では、予測メンテナンスを使用して、問題が発生する前に問題を特定し、メンテナンス、修理、必要なダウンタイムをスケジュールして、不便を回避し、長期的なコストを削減できます。

高度なシステムでは、建物のデジタルツイン、つまりデジタルレプリカを作成できます。これを使用して、建物の運用方法を最適化し、エネルギーやその他の効率を改善し、排出量を削減できます。

要約する

AI 対応の建物の多くは、ユーザーがログインして会議のスケジュールを設定したり、デスクスペースを予約したり、駐車スペースを割り当てたり、駐車スペースへの案内を受けたり、同僚を見つけたりできるスマートフォン アプリを開発しています。アプリはナビゲーションを助け、交通状況の最新情報を提供することもできます。

建物内の最先端のクラウドベースの AI システムは、アプリと統合して従業員をワークステーションに割り当て、個人の好みを IoT センサーに伝え、温度、湿度、照明を事前に設定して理想的な作業環境を作り出すことができます。

人工知能の能力は、特に言語認識と画像認識の分野で過去 10 年間で加速的に向上しました。初期のシステムでは、人間レベルの音声認識や画像認識を提供できませんでした。現在、一部の AI 出力には一貫性がないものの、AI システムはこれらの分野で人間を上回るパフォーマンスを発揮しています。

また、制御されていないAI開発によって引き起こされる可能性のある危害についても懸念が高まっており、多くのAI専門家や技術リーダーが、規制されていないAI開発の一時停止を求めています。しかし、AI 開発の急速なペースにより、メタバース、AI 大規模言語モデル、およびその他のいくつかの変革的な AI 開発を規制することが大きな課題となっています。