İç Hava Kalitesi Optimizasyonunda Yapay Zekanın Rolü
Yapay zeka (AI), özellikle iç mekan hava kalitesi (IAQ) yönetimi için bina sistemi performansını optimize etmeyi her zamankinden daha hızlı ve kolay hale getirme vaadiyle akıllı bina dünyasındaki en son trend. Yapay zeka, alanlarımızın yapması gerekeni yapmasını sağlamak için hava kalitesi verilerini analiz etme, uygulama ve izleme şeklimizi dönüştürme gücüne sahiptir: sakinlerimizin sağlığını ve refahını teşvik etmek.
Sektör, aynı anda iç hava kalitesi verilerini analiz edecek, sistem performansını değerlendirecek, sorunları teşhis edecek ve bu sorunları çözmek için otomatik çözümler önerecek yapay zeka güdümlü otomasyonun "kutsal kâsesini" aktif olarak bulmaya çalışıyor.
Yapay zekanın kutsal kasesi sihrini gerçekleştirmeden önce, hava kalitesi sensörleri gibi daha akıllı bileşenlerden HVAC damperleri gibi daha eski bileşenlere kadar binalarımızın her bölümünden mükemmel derecede güvenilir, tutarlı ve doğru verilere sahip olması gerekir. Günümüzde birçok bina bu tür verilerden veya herhangi bir veriden yoksundur. Çoğu, temel enerji kullanımını ve elektrik verilerini toplayacak ve bunu bir gün olarak adlandıracaktır. Hava kalitesi sensörlerine sahip olanlar için, bu sensörlerin çoğu düzgün kullanılmıyor ve sonuç olarak AI'nın ihtiyaç duyduğu kalite ve miktarda veri toplayamıyor.
Veriler olmadan, yapay zekanın birlikte çalışabileceği hiçbir girdi ve elde edilecek içgörü yoktur. Veriler mevcutsa ancak düşük kaliteliyse (bugün birçok binada olduğu gibi), yapay zeka yine de doğru içgörüleri sunamayacaktır çünkü resmin tamamına sahip değildir. Basitçe söylemek gerekirse, kötü girdi kötü çıktıya eşittir. Binanızın her parçası bu mükemmel veri akışını sağlayabilecek duruma gelene kadar iç hava kalitesi için yapay zeka odaklı bir çözüme yatırım yapmanın bir anlamı yoktur.
Ancak, buluta mükemmel veriler gönderen tüm bu bileşenlere sahip olsanız bile, bina operasyonları %100 otomatik olmadığı için yapay zeka yine de her şeyi "göremez". Örneğin, HVAC bir damperi vidaladığı için optimumun altında performans gösteriyor olabilir (bu sayısız binada gördüğüm bir şey), ancak yapay zeka bunu göremezdi ve muhtemelen sorunu teşhis etmek için sizi yanlış yöne yönlendirdi.
