根据国际能源署的数据,建筑物的饮食和照明需要大量能源:占全球能源消耗总量的 18% 。造成这一问题的原因是许多建筑物的暖通空调系统已经过时,对天气变化的反应迟缓,这可能会引起严重的能源浪费。
一些科学家和技术人员希望人工智能能够解决这一个问题。目前,人工智能本身的能源密集型特性引起了广泛关注:例如,微软承认其AI发展危及了其气候目标。但一些专家觉得,人工智能也能成为解决方案的一部分,帮助提高大型建筑的能源效率。一项 2024 年的研究估计,AI可以帮助建筑物减少至少 8% 的能源消耗和碳排放。早期利用人工智能对暖通空调系统进行现代化改造的努力已经取得了令人鼓舞的成果。
“到目前为止,我们使用人工智能主要是为了方便,或者为了工作,”这项研究的合著者、劳伦斯伯克利国家实验室的高级科学家 Nan Zhou 说。“但我认为人工智能在使建筑更高效、低碳方面有更大的潜力。”
人工智能应用的一个例子是百老汇 45 号,这是一座 1983 年建成的 32 层办公楼,位于曼哈顿市中心。多年来,大楼的温度一直由基本的恒温器控制,这可能导致效率低下或能源浪费,大楼所有者 Cammebys International 的执行副总裁 Avi Schron 说。“没有提前考虑,没有逻辑,无法预测天气状况,”Schron 说。
2019 年,纽约市颁布了第 97 号地方法律,对办公楼的温室气体排放制定了严格的规定。为了遵守规定,Schron 委托初创公司BrainBox AI 开发了一套人工智能系统,该系统从建筑物上的传感器获取实时读数(包括温度、湿度、太阳角度、风速和占用模式),然后实时决定如何调节这些建筑物的温度。
BrainBox AI 首席执行官 Sam Ramadori 表示,大型建筑通常有数千台暖通空调设备,所有这些设备都必须协同工作。借助公司的技术,他说:“我知道未来,所以每隔五分钟,我就会向整个建筑中的每个小泵、风扇、电机和风门发送数千条指令,以应对未来,使用更少的能源,让生活更舒适。”例如,如果百老汇 45 号的 AI 系统预测几小时内会有冷锋到来,它就会开始逐渐为大楼供暖。如果周边的热传感器注意到太阳已经开始照射到建筑物的一侧,它就会关闭这些区域的热阀。
在使用 BrainBox AI 11 个月后,Cammeby 报告称,该建筑的 HVAC 相关能耗减少了 15.8%,节省了 42,000 多美元,减少了 37 公吨二氧化碳当量。Schron 表示,由于 HVAC 可以主动响应温度变化,租户会感觉更舒适,而且安装过程简单,只需集成软件即可。“这是省钱之举,而且有助于保护环境。最棒的是,安装过程并不费力,”Schron 说道。
BrainBox 的自主 AI 系统目前控制着全球 4,000 栋建筑的暖通空调,从家庭便利店到 Dollar Trees 再到机场。该公司还创建了一款名为 Aria 的生成式 AI 助手,让建筑设施经理可以通过文本或语音控制暖通空调。该公司预计 Aria 将在 2025 年初广泛普及。
一些科学家也看到了这一领域的潜力。在加州劳伦斯伯克利国家实验室,周和她的同事在 ChatGPT 引起公众关注的几年前就开始研究人工智能对建筑效率的潜在影响。今年,他们发表了一篇论文,认为人工智能/暖通空调集成可以使能源消耗和碳排放量减少 8% 至 19%,如果与积极的政策措施相结合,降幅甚至更大。该论文认为,人工智能可能有助于减少建筑物生命周期每个阶段的碳足迹,从设计到施工到运营再到维护。它可以预测暖通空调组件何时可能发生故障,从而可能减少停机时间和昂贵的维修费用。
周还认为,许多建筑物中的人工智能系统能够在一定程度上帮助区域电网变得更具弹性。风能和太阳能等越来越受欢迎的可再生能源往往会产生不均匀的电力供应,从而产生高峰和低谷。“这就是这些建筑物可以通过转移或削减能源,或响应价格信号来真正提供帮助的地方,”她说。例如,这将有助于在需求激增时减轻电网压力。
世界各地的其他努力也令人鼓舞。在斯德哥尔摩,一家公司将人工智能工具应用于教育机构的 87 个暖通空调系统,每 15 分钟调节一次温度和气流。一项研究发现,这些系统每年可减少 64 吨二氧化碳当量,用电量减少 8%。马里兰大学环境能源工程中心刚刚发表了一项研究,称人工智能模型的预测能力可以显著降低复杂暖通空调系统的功耗,尤其是那些同时配有室内和室外机的系统。
随着全球变暖,高效的制冷系统将变得越来越重要。工程公司 WSP 的建筑性能顾问 Arash Zarmehr 表示,实施人工智能是“所有设计师和工程师的必要举措”。“所有工程师都知道,人为控制暖通空调系统会降低效率,”他说。“人工智能可以帮助我们朝着建筑真正脱碳的方向迈进。”
尽管人工智能在建筑效率方面的应用潜力巨大,但它仍面临挑战,包括确保安全和租户数据隐私。此外,还有一个更大的问题,即AI对环境的整体影响。一些批评人士指责人工智能行业大肆宣传此类项目,以粉饰其庞大的能源使用量。国际能源署预测,人工智能正在推动数据中心电力需求大幅增长,从 2022 年到 2026 年,这一需求可能会翻一番。本周,加州大学河滨分校和加州理工学院的科学家发表了一项研究报告,称到 2030 年,人工智能发电厂和备用发电机产生的空气污染可能会引起美国每年 1,300 人过早死亡。该研究报告的共同作者任少蕾在一份声明中表示:“如果你的家人患有哮喘或其他健康问题,这些数据中心的空气污染可能正在影响他们。”“这是我们需要紧急解决的公共卫生问题。”
周承认,在她和同事开始撰写论文后,人工智能数据中心的能源使用量“飞速增加”。她说:“它将在多大程度上抵消我们在论文中提出的减排目标,这需要未来的研究。”“但在没有做任何研究的情况下,我仍然认为人工智能给我们大家带来了更多好处。”
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