Искусственный мозг, управляющий домом? Первые проекты уже доступны

Искусственный мозг, управляющий домом? Первые проекты уже доступны

Иногда солнце, иногда дождь — какой будет погода, вам расскажет ваш дом. В качестве? Благодаря искусственным нейронным сетям, которые действуют как мозг, только искусственно. Как и в случае с человеком, синтетический разум улавливает сигналы из окружающей среды, обрабатывает их и реагирует. Искусственный разум — это прихоть? Ну, нет, несколько месяцев назад в Германии были разработаны самообучающиеся искусственные нейронные сети (ИНС) для управления системами отопления на основе энергии солнца. Мы живем в эпоху домов с синтетическим разумом?
Стремительное развитие технологий и осознание процессов, управляющих окружающей нас реальностью, привели к созданию систем, вдохновленных работой человеческого мозга. Этот замечательный орган, который считается командным центром тела, сыграл ключевую роль в разработке искусственных нейронных сетей. Эти передовые механизмы позволили подготовить решение, которое будет комплексно управлять отоплением зданий, ориентированным на получение энергии от солнца.

Мозг из университетской лаборатории

Институт Фраунгофера ISE сделал именно это и разработал самообучающиеся искусственные нейронные сети (ИНС) для управления и контроля солнечной системы отопления. Наибольшая экономия от использования новой технологии достигается уже на этапе использования полученной солнечной энергии.

Это обеспечивает максимально возможную эффективность обогрева и использования энергии. Это решение также снизит расходы, связанные с установкой и вводом системы отопления в эксплуатацию. На практике это позволяет минимизировать нагрузку на установщика.

На основе информации, полученной из среды, в которой она работает, сеть прогнозирует будущие условия. Благодаря передовым механизмам машинного обучения нейронные сети самостоятельно получают новые знания и анализируют зависимости, как настоящий организм, — объясняет Марцин Котарски, менеджер по продуктам Rettig Heating, специализирующийся на отопительных установках нового поколения.

Система собирает, например, данные о тепловых характеристиках здания, а также отслеживает изменения потребности в тепле из-за падающего на здание солнечного излучения и степени заряженности накопителя тепловой энергии. На этой основе он узнает — в соответствии с причинно-следственной связью, то есть как данное действие вызывает реакцию.

Искусственные нейронные сети предлагают необычайные возможности, которые приводят к более эффективному и экономичному управлению системами отопления, — объясняет Каролина Кашкевич, инженер по продукции Rettig Heating. — Потенциал экономии по сравнению со стандартным, но оптимизированным управлением в существующих зданиях составляет не менее 7%. Для неоптимизированного управления, которое часто встречается на практике, экономия составляет не менее 12%.

Связанные тела

Этот многообещающий проект основан на сочетании искусственной нейронной сети (ИНС) и линейной системной идентификации (LSI). Последний алгоритм основан на анализе линейных и нелинейных изменений поведения системы и окружающей среды. Это означает, что он может адаптироваться как к постоянным, так и к динамическим условиям. Необходимые алгоритмы были разработаны Fraunhofer ISE, а затем реализованы и успешно проверены в реальных условиях.

Такой подход к управлению системой отопления чрезвычайно удобен и эффективен, поскольку он учитывает индивидуальные прогнозы изменений комнатной температуры и инсоляции без необходимости проведения каких-либо симуляций. Все работает на основе полученных данных и их интерпретации в режиме реального времени нейронной сетью, — поясняет Марцин Котарски, менеджер по продукции Rettig Heating.

Алгоритм ИНС выполняет две функции: он контролирует и использует прогнозы, разработанные механизмами искусственной нейронной сети. Индивидуально адаптированные и оптимально подобранные условия нагрева определяются автоматически, и, в отличие от традиционных настроек отопления, система учитывает влияние дополнительных факторов. Примером может служить пассивное солнечное отопление здания или работа дровяной печи.

Читайте также: Двойная субсидия на воздушные тепловые насосы
Кроме того, система управления самостоятельно включает дополнительный обогрев, например, на ископаемом топливе. Чтобы определить, нужны ли дополнительные «мощности нагрева», искусственный интеллект проверяет, можно ли достичь требуемой температуры без использования дополнительного источника тепла. Таким образом исключаются ненужные запуски горелки, что эффективно сводит к минимуму дополнительный нагрев ископаемым топливом и максимизирует эффективность системы.

Пересадка в реальный организм

Проведенный анализ и моделирование ясно показывают, что использование нейронных сетей позволяет значительно сэкономить энергию. Возможности прогнозирования, связанные как с погодными параметрами, так и с тепловым режимом здания, позволяют закрыть систему отопления до фактического времени перегрева. Таким образом мы добьемся оптимального энергопотребления.

Использование этой техники управления гидравлическими системами отопления требует множества испытаний на практике, прежде чем она будет адаптирована в классическом доме, но сегодня эта технология вызывает большой интерес и выводит системы отопления на совершенно новый этап развития, — резюмирует Марцин Котарски, менеджер по продукции. в Rettig Heating.

Добавить комментарий