【ビルメンAI空調制御】AI活用の空調制御でオフィスロビーの消費エネルギーを約半減

ビル建物の消費エネルギーの半分を占める空調制御において、AIを使って運転を最適化しようというNTTやJR東日本さんの試みです。

大きな特徴は、コンピューター流体力学と機械学習の組み合わせによって、短期間での計測による少量データ(最低3日間)からの快適性予測を実現している点と、深層強化学習を用いることでビル内の広い共用空間において生じる、空調が室内環境に影響を及ぼすまでの時間差も考慮した空調制御を行う点が特徴だそうです。

AIはたった3日間のデータを取るだけで、ベテランビル管理者の経験値を上回るのですね・・・。

やはり、未来のビルメンテナンス業界において、人に優位性のある仕事は何か?を真剣に考えていかなければいけなそうです。

【参考サイト】NTTやJR東日本ら、AI活用の空調制御でオフィスロビーの消費エネルギーを約半減

NTT、JR東日本、NTTファシリティーズ、NTTデータは、NTTが開発した「空調最適制御シナリオ算出技術」を「JR新宿ミライナタワー」のオフィスロビーへ適用する共同実証を実施した。その結果、夏季のオフィスロビーの快適性を維持しつつ、消費エネルギー量を約50%削減できることを実証した。

 この成果は、NTTの環境エネルギービジョン「NTT Green Innovation toward 2040」とJR東日本グループの環境長期目標「ゼロカーボン・チャレンジ 2050」に基づき、両グループが目指すカーボンニュートラルの実現に貢献すると期待される。

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