Ученые создали интеллектуальные термостаты

Американские ученые представили термостат, который сам учится оптимизировать микроклимат здания, чтобы снизить потребление энергии и создать комфортные для пользователя условия.
Ученые создали интеллектуальные термостаты
MIT

«Умные» термостаты теперь смогут следить за микроклиматом в офисе или квартире. Они подберут комфортные для вас условия и будут поддерживать их, потребляя как можно меньше электроэнергии

В США здания потребляют около 40 процентов всей вырабатываемой энергии. Они также ответственны примерно за одну треть выбросов углекислого газа по всему миру. Повышение энергоэффективности зданий не только позволит сэкономить деньги, но и смягчить последствия изменения климата. Именно поэтому в мире с каждым годом появляется все больше «умных» зданий, которые берегут электроэнергию, сохраняя при этом комфорт для людей.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) в сотрудничестве с учеными из Сколтеха разработали новый интеллектуальный термостат, с помощью эффективных алгоритмов обработки данных может подбирать оптимальную для человека температур и изменять ее в зависимости от дня недели. Обычно такие алгоритмы требуют долгого сбора данных о здании, чтобы учесть все его конструкционные особенности. Это может занять месяцы. Разработка американских и российских исследователей способна делать это гораздо быстрее.

Чтобы ускорить сбор данных авторы использовали метод многомерного обучения, в котором сложные функции раскладывались на «многообразия» — более простые и легкие функции. Используя этот метод и термодинамические данные, исследователи создали алгоритм, которому нужно меньше данных для работы. При этом эффективность такого подхода практически не уступала традиционным способам обработки такой информации.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Энергоэффективные здания, помимо сокращения выбросов и затрат, имеют и другие преимущества. «Микроклимат» зданий и качество воздуха могут влиять на производительность и эффективность принятия решений жильцами. Авторы работы также считают, что их методология и алгоритмы применимы для решения широкого круга других задач управления в таких областях, как робототехника, автономные транспортные средства и транспорт, где данные и вычислительная эффективность имеют первостепенное значение.