ПРОГНОЗИРУЕМАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ

При взгляде с позиции умных городов, энергоэффективность в государственном секторе является важным аспектом. Самыми большими энергопотребляющими зданиями являются, прежде всего, образовательные, медицинские, правительственные и общественные учреждения с высокой частотой использования энергии. Задумайтесь, как бы вы отслеживали информационную карту энергопотребления постоянно обслуживаемых общественных зданий и живого города?

Роль машинного обучения

Машинное обучение используется во многих мегаполисах по всему миру с целью обеспечить оптимизацию энергопотребления с помощью подобных крупномасштабных анализов. Благодаря результирующим данным, полученным путем сопоставления назначенных методов измерения и прикладных процедур, может быть создан анализ, способный моделировать несколько читаемых алгоритмов. Мы говорим о некой системе измерения уровня жизни, которая в состоянии анализировать множество переменных, от географической структуры города, плана расположения до количества привлеченных туристов, и динамически преобразовывать эти переменные в данные. Представьте себе, что потребление энергии измеряется почти мгновенно и постоянно заносится в отчеты для создания наиболее эффективных вариантов, а также выполняется оптимизация энергоэффективности в режиме реального времени.

Конечно, полученная подобным образом информация также имеет большое значение и при проектировании строительных объектов. Оценка машинного обучения для оптимизации энергоэффективности общественных и негосударственных зданий, которые уже функционируют, может использоваться при планировании энергоэффективности нового проекта.

Начиная с нуля

Не смотря на то, что каждый строительный проект имеет свою собственную динамику, работы по оптимизации, которые могут быть запланированы во время осуществления проекта, а не по окончании строительства, обеспечит большое преимущество и увеличит эффективность начиная со стадии проектирования и вплоть до этапа непосредственно строительства. В связи с этим некоторые компании выполняют множественные вероятностные вычисления с помощью машинного обучения, способного имитировать динамику земли, климатические условия, направление ветра и многие другие переменные.

Мы должны уделить особое внимание большим данным, которые обычно расширяются по горизонтали, а теперь расширяются и по вертикали, становясь глубокими данными. Следовательно, машинное обучение и методы обучения данным, которые могут быть использованы как на стадии проекта, так и при подготовке строительной площадки и реализации процесса строительства, также должны быть внедрены в строительный сектор.

Это золотой ключ для правильного выбора материалов, коэффициента использования, выбора строительной машины, оптимизации производительности машины и многого другого.

Борусан играет свою роль

Как Borusan CAT, мы внимательно следим за подобными эффективными технологическими методами и инновациями. При выборе машинного производства и управления процессами с нашими клиентами мы используем искусственный интеллект и машинное обучение для поддержки устойчивого развития в мире и принимаем решения с целью улучшения мира.

theBClog

Автор

TheBClog состоит из разнообразного контента, подготовленного всеми членами Borusan Cat по таким темам, как устойчивость, производительность, будущее, технологии и деловой мир. Истории успеха членов Borusan Cat предстали перед всем миром на пространстве TheBClog.