3 Cara AI Membuat Bangunan Lebih Cerdas

         AI pada bangunan memiliki masa depan yang cerah, namun manusia akan selalu dibutuhkan untuk menggunakan dan mengarahkan teknologi dengan baik.

         Bagi kebanyakan orang, bangunan komersial dipandang sebagai bata dan mortir, struktur statis.

         Namun, bangunan komersial memiliki sisi teknologi rumit yang sering diabaikan, termasuk platform perangkat lunak yang mengontrol elevator dan pencahayaan cerdas.

         Fitur-fitur inilah yang menggarisbawahi bagaimana bangunan komersial dapat mengambil manfaat dari teknologi yang mengganggu seperti Artificial Intelligence (AI).

         Sekarang lebih mudah untuk menghasilkan data tentang kinerja gedung dan sistem yang terkandung di dalamnya pada tingkat yang lebih terperinci berkat penurunan biaya, peningkatan aksesibilitas, dan peningkatan kecanggihan perangkat IoT.

         Intinya, IoT memungkinkan berbagai komponen untuk berkomunikasi satu sama lain, tanpa kecerdasan apa pun. Kurangnya kecerdasan berarti bahwa bangunan dapat menghasilkan banjir data yang perlu disaring secara manual untuk mendapatkan wawasan operasional.

         Akibatnya, ada peluang besar untuk menggunakan AI untuk mengubah data menjadi informasi yang dapat digunakan. Menggabungkan data dari sebuah bangunan memakan waktu atau dianggap sebagai informasi yang tidak berguna tanpa AI.

         Berikut ini adalah tiga cara AI dapat digunakan untuk membuat bangunan lebih pintar saat terus memasuki pasar.

1.Optimasi Energi Prediktif

     Bangunan mengandalkan pelaporan setelah fakta untuk mengurangi penggunaan energi, pada dasarnya menganalisis jumlah energi yang digunakan dan membuat perubahan dengan harapan bahwa lebih sedikit energi akan digunakan di lain waktu. Ini sedang diubah demi pendekatan yang lebih proaktif berkat AI dan analitik prediktif.

         Mari kita ambil contoh optimalisasi pemanasan dan pendinginan bangunan.

         Dalam sebuah gedung, mengatur suhu ruangan seperti mengatur kecepatan sepeda. Kecepatan sepeda berubah ketika sedang bergerak karena banyak gaya.

         Mengayuh menciptakan gaya yang mendorong sepeda ke depan. Ada juga gesekan, gravitasi, dan gaya lain yang bekerja untuk memperlambat pengendara. Sepeda bergerak dengan kecepatan konstan ketika gaya yang digunakan untuk mendorong sepeda ke depan seimbang dengan gaya yang bekerja untuk memperlambatnya.

         Ada banyak beban termal yang memengaruhi suhu ruangan dalam sistem pemanas dan pendingin (HVAC). Sistem mensirkulasikan udara dingin ke dalam ruangan untuk menurunkan suhu.

         Namun, beban termal lainnya seperti aktivitas manusia, radiasi matahari, dan panas dari elektronik meningkatkan suhu ruangan. Ketika beban ini bertambah hingga nol, suhu ruangan tetap.

         Bayangkan diri Anda sedang bersepeda di jalan dengan kemiringan menanjak dan menurun. Apakah Anda akan mempertahankan kecepatan yang sama saat bersepeda? Kemungkinan besar tidak. Untuk mendaki bukit dan mungkin meluncur menuruni bukit, Anda akan membangun energi kinetik dengan mengayuh lebih cepat.

         Dengan menerapkan AI dalam bentuk pembelajaran mesin ke model canggih dari karakteristik termal bangunan, platform manajemen energi berbasis AI mampu mengidentifikasi “naik” dan “turun” untuk operasi gedung.

         Berdasarkan pola penggunaan sebelumnya, ini akan menentukan kapan bangunan harus didinginkan terlebih dahulu untuk menghindari penggunaan energi selama jam sibuk (menanjak) atau kapan pendinginan harus dikurangi selama periode tidak aktif (menurun).

         Semua ini dilakukan sambil mempertahankan suhu dalam kisaran yang dapat diterima untuk penyewa bangunan.

2.Pemeliharaan Preventif dan Deteksi Kesalahan

     Selain mengoptimalkan operasi sehari-hari, AI dan pembelajaran mesin dapat diandalkan untuk deteksi kesalahan. Teknik AI sangat cocok untuk mempelajari hubungan antara variabel input dan output hanya dengan menggunakan data, tanpa model matematis.

         Anomali dan ketidakkonsistenan data dari berbagai sistem dan perangkat IoT di gedung dapat dengan mudah diidentifikasi menggunakan teknologi ini. AI dapat digunakan untuk menarget diagnosis setelah gejala-gejala ini diidentifikasi.

         Penting juga untuk mengingat keterbatasan AI. Meskipun deteksi kesalahan pada dasarnya adalah masalah teknis yang dapat dipercepat oleh AI, intuisi dan keahlian manusia masih diperlukan.

         Idealnya, anomali data akan secara otomatis dideteksi oleh algoritme AI, lalu segera diprioritaskan dan untuk mengidentifikasi akar penyebabnya.

         Namun, di dalam gedung ada masalah yang lebih dalam tentang kendala sumber daya. Seringkali ada aspek yang lebih halus dan kualitatif untuk mendeteksi masalah yang mengharuskan seseorang untuk memfilternya.

         Dari segi anggaran, biaya, laba atas investasi, dan dana yang tersedia harus diperhitungkan. AI tidak akan menyadari bahwa ruangan perlu dioperasikan untuk acara mendatang atau departemen berada di luar kota, jadi prioritaskan bagian itu sebuah bangunan tidak akan mengganggu operasi bahkan jika ada 10 hingga 20 item dalam daftar yang berdampak positif pada kenyamanan dan ROI.

         Karena alasan ini, strategi terbaik untuk fasilitas dengan sumber daya terbatas adalah menggabungkan AI di dalam gedung dengan pusat operasi nasional (NOC) untuk menyaring kebutuhan kualitatif klien.

3.Meningkatkan Kenyamanan Penyewa

         Penyewa secara alami akan merasa lebih nyaman di gedung saat AI digunakan untuk meningkatkan operasi dan mencegah masalah.

         Salah satu perkembangan terkini di gedung pintar mungkin adalah memeriksa hubungan antara AI, umpan balik penyewa langsung, dan kenyamanan.

         Di tempat kerja bersama, bisnis bersaing secara aktif untuk menemukan cara terbaik untuk mempersonalisasikan kenyamanan bagi karyawan. Manusia tidak diragukan lagi adalah sensor bangunan utama, meskipun tidak ada jalur yang jelas tentang bagaimana hal ini akan berkembang di masa depan.

         Dengan demikian, integrasi aplikasi seluler dan mungkin perangkat yang dapat dikenakan kemungkinan besar akan memiliki peran besar dalam cara penyewa berinteraksi dengan bangunan.

         Seperti disebutkan sebelumnya, AI dapat digunakan untuk menyempurnakan model lanjutan tentang kinerja bangunan berdasarkan berbagai variabel. Menggunakan aplikasi atau mekanisme umpan balik lainnya untuk masukan penyewa berpotensi menjadi aliran data lain untuk meningkatkan model tersebut.

         Ini adalah konsep awal, dan masih belum diketahui apa yang mungkin terungkap atau bagaimana hal itu akan berdampak pada bagaimana gedung pintar dioperasikan. Tujuan dari setiap gedung pintar adalah untuk menciptakan pengalaman yang lebih baik bagi mereka yang berada di dalamnya, yang membuat umpan balik penyewa menjadi penting.

         Masa depan AI di gedung-gedung cerah tetapi keahlian manusia akan selalu dibutuhkan untuk memanfaatkan dan mengarahkan teknologi dengan benar.

         Solusi berbasis AI tidak dapat dihindari karena memanfaatkan ledakan adopsi perangkat berbasis IoT di dalam fasilitas. Sektor bangunan secara tradisional lamban mengadopsi teknologi baru.