滑大研究员利用人工智节省建筑能源

　　滑大研究人员开发了一种新方法，可以显著节省建筑能源。研发小组识别出一栋多单元住宅楼的28个主要的热损失区域，其中最严重的区域在墙壁交叉口和窗户周围。如果70%被发现的区域得到修复，预计可节省25%的能源。

　　建筑围护结构依靠热量和湿度控制来避免由于漏风而造成的大量能源损失，它使得建筑不太舒适且维护成本更高。由于温度剧烈波动而导致的气候变化则可能会加剧这个问题。由于缺乏足够多训练有素的人员，人工检查非常耗时且很少进行，因而能源效率低下成为建筑的一个普遍问题。

　　滑大研究人员是可持续发展研究与教育领域的领导者，同时也是环境创新、解决方案与人才的催化剂，他们创建了一个自主的实时平台，使建筑更加节能。该平台结合了人工智能、红外技术和量化热流的数学模型，以更好地识别建筑中的热损失区域。

　　滑大研究人员利用这种新方法，对加拿大大草原城 (Canadian prairies) 极端气候下的一栋多单元住宅楼进行了深入研究。那里的老年居民表示，由于单元内供暖需求增加，他们感到不适，且电费也更高。该研究团队使用AI工具训练程序来实时检查热图像，在检查建筑围护结构中的热损失区域方面达到了81%的精确度。

　　与传统的建筑检查方法相比，新的AI工具有助于消除检查结果时的人为错误因素，并将数据分析速度提升12倍。这项工作在未来的拓展内容将包括利用配备摄像头的无人机来检查高层建筑。

　　滑大建筑工程专业主任兼共生实验室负责人Mohamad Araji博士表示：“这种基于人工智能的模型的精确度提高了近10%，能带来巨大影响，因为它提升了居民的舒适度并降低了能源费用。”共生实验室是滑大的一个跨学科小组，专注于开发创新建筑系统和建造更环保的建筑。

　　Araji博士说道：“希望我们的方法能够用于分析建筑，并以比之前更快的速度去节省价值数百万加元的能源。

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