Dirbtinis intelektas pastatų valdymo sistemose: duomenų ir saugumo iššūkių apžvalga

Abstract

Siekiant didinti pastatų energinį efektyvumą vis daugiau dėmesys kreipiamas į pastatų išmanumą ir energiją vartojančių sistemų valdymo efektyvumo gerinimą. Dirbtinio intelekto integravimas į pastato mikroklimato sistemų valdymą yra inovatyvus būdas, leidžiantis sutaupyti energijos. Visgi čia svarbu ne tik dirbtinio intelekto modelio pasirinkimas, bet kritiškai svarbus elementas yra duomenys – jų kiekis, kokybė ir patikimumas, prieinamumas bei kiti aspektai, tarp jų ir asmeninių duomenų panaudojimo etiniai aspektai. Šiame straipsnyje yra apžvelgiami su duomenimis susiję iššūkiai, su kuriais susiduriama siekiant panaudoti dirbtinį intelektą šildymo, vėdinimo ir oro kondicionavimo (ŠVOK) sistemų valdymui tobulinti, bei pateikiamos įžvalgos ir rekomendacijos.

In the context of enhancing the energy efficiency of buildings, there is a growing emphasis on the development of smart buildings and the optimisation of energy management systems. The integration of artificial intelligence into the control of building indoor climate systems represents a novel approach for energy conservation. However, it is imperative to recognise that the selection of the AI model is not the sole determining factor in the efficacy of this approach. The quality, quantity and reliability of the data, its availability, and other pertinent considerations, such as the ethical utilisation of personal data, are also crucial factors. This paper discusses the data-related challenges of using artificial intelligence to improve the control of HVAC systems and provides insights and recommendations.