Akıllı şehirler bağlamından baktığımızda kamu sektöründe enerji verimliliği önemli bir konudur. Binaların en büyük enerji tüketicileri özellikle eğitim, sağlık, hükümet ve büyük kullanım sıklığına sahip kamu binalarıdır. Bir düşünsenize, sürekli hizmet veren kamu binalarının ve yaşayan bir şehrin enerji tüketimine dair bilgi haritasını nasıl görüntülerdiniz?

Makine Öğrenmesinin Rolü

İşte bunun gibi büyük hacimli analizleriyle enerji optimizasyonunu sağlamak için dünyada pek çok metropolde makine öğrenmesine başvuruluyor. Atanan ölçümleme teknikleri ve uygulama prosedürlerinin eşleştirilmesi ile ortaya çıkan veri sayesinde okunabilir birden fazla olasılığı modelleyebilen bir analiz ortaya çıkabiliyor. Şehrin coğrafik yapısı, yerleşim planı, aldığı turist sayısına kadar pek çok değişkeni dinamik bir şekilde veriye dönüştürerek analiz edebilen, bir nevi yaşayan bir ölçümleme sisteminden bahsediyoruz. Enerji tüketiminin neredeyse anlık olarak ölçülüp sürekli olarak en verimli seçeneklerin yaratılması için raporlandığını ve gerçek zamanlı enerji verimliliği optimizasyonlarının yapıldığını hayal edin.

Tabi buradan gelen bilginin inşaat projelerinin tasarımında da büyük önemi var. Halihazırda işlevsel olan kamusal ve kamusal olmayan binaların enerji verimliliğinin optimizasyonu için makine öğrenmesiyle yapılan değerlendirme, yeni bir projenin enerji verimliliğinin planlamasında kullanılabilir.

İşe En Başından Başlamak

Her inşaat projesi kendi dinamiklerine sahip olsa da inşaat sonrası değil, aksine proje esnasında planlanabilen bir optimizasyon çalışması projenin masaüstündeki halinden inşa edildiği sürece kadar büyük bir avantaj ve verimlilik sağlayacaktır. Bu konuda inşaatı yapacağınız zeminin dinamikleri, iklim koşulları, rüzgarın estiği yön ve pek çok değişkeni simüle ederek makine öğrenmesi yoluyla çoklu olasılık hesaplamaları yapan firmalar var.

Burada odaklanmamız gereken nokta artık yatay olarak genişleyen büyük verinin dikey olarak derin veriye doğru uzadığı gerçeği. Bu sebeple gerek proje aşamasında gerekse şantiye alanının hazırlanmasında ve inşaat sürecinin gerçekleşmesinde kullanılabilecek makine öğrenmesi ve veriden öğrenme davranışlarının inşaat ve yapı sektörüne de de kazandırılması gerekiyor.

Bu; malzeme seçimi, kullanım oranı, kullanılacak inşaat makinesinin seçilmesi, makinenin performansının optimizasyonu ve daha pek çok konuda altın anahtar niteliği taşıyor.

Borusan Üstüne Düşeni Yapıyor

Borusan Cat olarak teknolojinin getirdiği bu tip avantajlı yöntemleri ve yenilikleri yakından takip ediyoruz. Biz de makine üretim seçimlerimizde ve müşterilerimizle olan süreç yönetimlerimizde yapay zeka ve makine öğrenmesine başvurarak sürdürülebilir bir dünyayı destekliyor ve daha iyi bir dünya için değer katan çözümler üretiyoruz. 

theBClog

Merhaba!

theBClog yazarları olarak, sürdürülebilirlikten teknolojiye, enerjiden iklime, inovasyondan insana farklı konularda güncel gelişmelerin ve ilham verici fikirlerin bulunduğu yazıları sizlerle paylaşıyoruz.

Keyifli okumalar!

SON EKLENENLER
Hayatımızı Kolaylaştıran Yeni Fikirler: “En İyi Uygulamalar”
Çözümlerimiz
Birinci Önceliğimiz: Müşterilerimizi Daha İyi Anlayabilmek
Çözümlerimiz
Sektörde Bir İlk: Süreç Madenciliği ve Borusan Cat!
Çözümlerimiz
Stratejik İnisiyatiflerimiz: Yetenek Havuzu
Çözümlerimiz
Stratejik İnisiyatiflerimiz: Üretici Olarak Borusan Cat
Çözümlerimiz