4 分で読了
2 views

インテリジェント建物制御システム:室内熱的快適性とエネルギー効率のための体系的レビュー

(Intelligent Building Control Systems for Thermal Comfort and Energy-Efficiency: A Systematic Review of Artificial Intelligence-Assisted Techniques)

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近うちの若手が「AIで空調を賢くしたら電気代が下がる」と言うのですが、本当ですか。私はデジタルが苦手で、投資対効果が見えないと怖いんです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理すれば必ず見える化できますよ。まず結論を言うと、AIを建物の空調制御に適用すると、熱的快適性(Thermal Comfort; TC)を維持しつつエネルギー消費を下げられる可能性が高いんです。

田中専務

ええと、要するに空調のスイッチをAIに任せると節電になると?でも現場は古い設備ばかりで、投資しても動くのか心配です。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!投資対効果(Return on Investment; ROI)を大事にする質問は経営者の鉄則です。ここで重要なのは、すべてを一度に更新する必要はなく段階的に導入できる点です。要点は三つ、1) 既存設備でも効果が出る技術、2) まずは計測と予測で運用を改善、3) 成果が見えれば段階的投資に進める、です。

田中専務

段階的導入なら納得できます。ところで論文って、具体的にどんなAIを使っているんですか。難しい専門語は苦手なので、身近な例で教えてください。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!分かりやすく言うと、AIには『過去のデータから未来を予測する技術(Machine Learning; ML)』や『複雑な最適解を探す技術(Optimization)』、そして『人の感じ方を推定する技術(Fuzzy Logicなど)』があります。例えるなら、MLは天気予報、Optimizationは最短ルート探索、Fuzzy Logicは「ちょっと暑い」を数値化するルール作りに似ています。

田中専務

これって要するに、天気予報で「明日は暑くなる」と分かれば空調を先回りで調整して無駄を減らす、ということですか?

AIメンター拓海

その通りです!素晴らしい着眼点ですね!さらに付け加えると、単に予測するだけでなく、予測結果をもとに設備の最適な動作パターンを決めるのがポイントです。要点を三つにまとめると、予測(Prediction)、最適化(Optimization)、快適性の評価(Thermal Comfort Assessment)です。

田中専務

評価というのは具体的にどうするのですか。現場の従業員が暑い/寒いと言うだけではあてにならないと思うのですが。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!熱的快適性(Thermal Comfort; TC)は温度だけでなく湿度、気流、人の活動や衣服の影響も受けます。論文ではセンサーデータとアンケートを組み合わせて快適性モデルを作る方法が紹介されています。現場ではまず簡単なセンサー設置と従業員アンケートで現状把握を行い、そこからAIモデルを育てていけるんです。

田中専務

分かりました。要は小さく始めて効果を見て、それから投資規模を上げると。私の言葉でまとめると、AIは『予測して先回りする、改善案を算出する、実際の人の快適さで評価する』ということですね。

AIメンター拓海

その通りです!大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。導入の第一歩は計測、次に小さなモデル導入、最後に運用フェーズでの最適化です。今日の話をベースに現場と相談し、パイロットを提案しましょう。

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
肺胸部X線画像の不均衡多クラス分類に対するインライン画像変換
(In-line Image Transformations for Imbalanced, Multiclass Computer Vision Classification of Lung Chest X-Rays)
次の記事
カスタマイズされたSTT-MRAMによる高効率・高性能AIアクセラレータの設計
(Designing Efficient and High-performance AI Accelerators with Customized STT-MRAM)
関連記事
スピーカー埋め込み不要のクロスアテンションによるゼロショット音声変換
(SEF-VC: SPEAKER EMBEDDING FREE ZERO-SHOT VOICE CONVERSION WITH CROSS ATTENTION)
監視付きマルコフ決定過程における一般化
(Generalization in Monitored Markov Decision Processes)
表形式データのためのグラフニューラルネットワーク
(Graph Neural Networks for Tabular Data Learning: A Survey with Taxonomy & Directions)
不確実性推定による残差強化学習の加速
(Accelerating Residual Reinforcement Learning with Uncertainty Estimation)
共分散フリーのスパースベイズ学習
(Covariance-Free Sparse Bayesian Learning)
高次元メディエーション解析のための因果機械学習―ターゲット試験に対応する介入効果の推定
(CAUSAL MACHINE LEARNING FOR HIGH-DIMENSIONAL MEDIATION ANALYSIS USING INTERVENTIONAL EFFECTS MAPPED TO A TARGET TRIAL)
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか?

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
(Black hole/quantum machine learning correspondence)
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System)
DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications)

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に!
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む