The world today is engaged in huge efforts to reduce climate change, with the National Energy Agency estimating that in 2022 around 26% of global greenhouse gas emissions were due to the operation of our buildings – residential, commercial or office. According to the same agency, for the world to reach net zero emissions by 2050, the energy these buildings consume per square metre needs to fall by around 35% by 2030. As a result, developers and construction companies are seeking to ensure more efficient use of energy in buildings by introducing increasingly efficient computerised systems to ensure compliance with energy, water, waste and other environmental targets, and governments are introducing increasingly stringent energy codes for commercial premises.

The ‘smart building’ concept has gained ground in recent years, driven by the need for sustainable and energy-efficient solutions. Smart buildings are equipped with advanced technologies that enable efficient energy management, reduce environmental impact and improve occupant comfort. Artificial intelligence (AI) plays a crucial role in optimising energy consumption in smart buildings by harnessing data-driven intelligence and intelligent automation. Machine learning algorithms can learn occupancy patterns and adjust energy consumption accordingly, leading to significant energy savings and reduced carbon emissions in the built environment. In buildings equipped with such advanced technologies, the system learns from patterns to more precisely control building heating and cooling, and sensors track building use, occupancy and other factors to adjust lighting, cooling and similar energy-related activities.

AI in buildings only works if it is provided with the necessary data. Like any mechanism, AI needs ‘fuel’, i.e. data, and the lack of it is indeed a problem. Currently, only 10% to 15% of buildings have the equipment or systems to collect the data needed to support AI. Insufficient or incorrect data prevents the programming of energy needs, the application of usage rules or the implementation of sophisticated systems.

Monitoring and control: IA effectively monitors and controls heating, ventilation, air conditioning (HVAC), lighting and other aspects of the building. It can reduce energy consumption by automatically optimising settings according to actual building needs and weather conditions.

Predictability. In general, artificial intelligence systems for buildings learn “from the past” and from occupants’ daily habits to predict and turn things on and off. For example, software and hardware that automatically manage lights, heating and cooling can help buildings reduce annual energy consumption by 20% or more. Artificial intelligence can be used to compare a building with other similar buildings to predict what the energy savings could be after switching to a smart energy management system. AI can analyse historical energy consumption data and other information to identify patterns and trends to generate a profile of the building.

Optimising design and space use: AI can be used in the building design process to maximise energy efficiency. It can suggest solutions for insulation, solar orientation, building materials and others that reduce long-term energy consumption. AI can also help optimise the use of space in buildings to estimate the need for additional buildings. This can significantly reduce the carbon footprint of building development.

Carbon footprint monitoring and reporting: AI can automate processes for monitoring the carbon footprint of buildings, facilitating accurate reporting and management of greenhouse gas emissions.

Intelligent lighting systems: AI can control lighting in buildings to use natural light when available and reduce energy consumption by switching to energy-efficient LEDs or automatically dimming lights.

Integrating AI with solar panels and wind turbines. AI enables the seamless integration of renewable energy sources with building systems. For example, AI algorithms can adjust the tilt and orientation of solar panels according to the position of the sun, maximising solar energy capture, and optimise the operation of wind turbines, taking into account wind speed and direction and energy demand.

In shaping a greener and more sustainable future, it is clear that artificial intelligence is a crucial piece of the puzzle.

Inteligența artificială în sprijinul decarbonizării clădirilor

Lumea întreagă este astăzi angrenată în eforturi uriașe de reducere a schimbărilor climatice, Agenția Națională pentru Energie estimând că în 2022 aproximativ 26% din emisiile globale de gaze cu efect de seră s-a datorat funcționării clădirilor noastre – rezidențiale, comerciale sau de birouri. Potrivit aceleiași instituții, pentru ca lumea să ajungă la emisii nete zero până în 2050, energia pe care aceste clădiri o consumă pe metru pătrat trebuie să scadă cu aproximativ 35% până în 2030. Prin urmare, dezvoltatorii și companiile de construcții urmăresc să asigure utilizarea mai eficientă a energiei în clădiri prin introducerea unor sisteme computerizate din ce în ce mai performante, care să asigure respectarea standardelor de conservare a energiei, apei, deșeurilor și altor obiective de mediu, iar guvernele introduc coduri energetice din ce în ce mai stricte pentru spațiile comerciale.

Conceptul de „clădire inteligentă” a câștigat teren în ultimii ani, datorită nevoii de soluții durabile și eficiente din punct de vedere energetic. Clădirile inteligente sunt echipate cu tehnologii avansate care permit gestionarea eficientă a energiei, reduc impactul asupra mediului și îmbunătățesc confortul ocupanților. Inteligența artificială (IA) joacă un rol crucial în optimizarea consumului de energie în clădirile inteligente prin valorificarea informațiilor bazate pe date și a automatizării inteligente. Algoritmii de învățare automată pot învăța tiparele de ocupare și pot ajusta consumul de energie în consecință, ceea ce duce la economii semnificative de energie și la reducerea emisiilor de carbon în mediul construit. În clădirile echipate cu astfel de tehnologii avansate, sistemul învață din tipare pentru a controla mai precis încălzirea și răcirea clădirilor, iar senzorii urmăresc utilizarea clădirii, gradul de ocupare și alți factori pentru a ajusta iluminatul, răcirea și alte activități similare legate de energie.

IA în clădiri funcționează doar dacă i se furnizează datele necesare. La fel ca orice mecanism, IA are nevoie de „combustibil”, adică de date, lipsa acestora fiind, într-adevăr, o problemă. Ori, în prezent, doar 10% până la 15% dintre clădiri dispun de echipamentele sau sistemele necesare pentru a colecta datele necesare pentru a susține IA. Datele insuficiente sau incorecte împiedică programarea nevoilor de energie, aplicarea regulilor de utilizare sau implementarea unor sisteme sofisticate.

Monitorizare și control: IA monitorizează și controlează eficient sistemele de încălzire, ventilație, climatizare (HVAC), iluminat și alte aspecte ale clădirii. Aceasta poate reduce consumul de energie, optimizând automat setările în funcție de nevoile reale ale clădirii și de condițiile meteorologice.

Predictibilitate. În general, sistemele de inteligență artificială pentru clădiri învață „din trecut” și din obiceiurile zilnice ale ocupanților pentru a prezice și a porni și opri anumite lucruri. De exemplu, software-ul și hardware-ul care gestionează automat luminile, încălzirea și răcirea pot ajuta clădirile să reducă cu 20% sau mai mult consumul anual de energie. Cu ajutorul inteligenței artificiale se poate compara o clădire cu altele clădiri similare, pentru a prezice care ar putea fi economiile de energie după trecerea la un sistem inteligent de gestionare a energiei. IA poate analiza datele istorice de consum de energie și alte informații pentru a identifica modele și tendințe, pentru a genera un profil al clădirii.

Optimizarea proiectării și utilizării spațiului: IA poate fi utilizată în procesul de proiectare a clădirilor pentru a maximiza eficiența energetică. Aceasta poate sugera soluții pentru izolație, orientare solară, materiale de construcție și altele care reduc consumul de energie pe termen lung. IA poate ajuta, de asemenea, la optimizarea utilizării spațiului în clădiri pentru a estima necesitatea construirii de clădiri suplimentare. Acest lucru poate reduce în mod semnificativ amprenta de carbon a dezvoltării imobiliare.

Monitorizarea și raportarea amprentei de carbon: IA poate automatiza procesele de monitorizare a amprentei de carbon a clădirilor, facilitând raportarea precisă și gestionarea emisiilor de gaze cu efect de seră.

Sisteme de iluminare inteligentă: IA poate controla iluminatul în clădiri pentru a utiliza lumina naturală atunci când este disponibilă și pentru a reduce consumul de energie prin comutarea la LED-uri eficiente energetic sau prin atenuare automată a luminilor.

Integrarea inteligenței artificiale cu panourile solare și turbinele eoliene. IA permite integrarea fără probleme a surselor de energie regenerabilă cu sistemele de construcții. De exemplu, algoritmii de inteligență artificială pot ajusta înclinarea și orientarea panourilor solare în funcție de poziția soarelui, maximizând captarea energiei solare, pot optimiza funcționarea turbinelor eoliene, luând în considerare viteza și direcția vântului și cererea de energie.

Este evident că inteligența artificială reprezintă o piesă crucială în puzzle-ul viitorului, în creionarea unui viitor mai verde și mai durabil.