16 AVAC para melhorar o desempenho do sistema AVAC, a integração da IA e da machine learning é uma via promissora para otimizar as operações de construção e abordar as preocupações de sustentabilidade. “Com a IA e a machine learning, os gestores de instalações podem ter um copiloto que pode avaliar automaticamente grandes conjuntos de dados do sistema AVAC, identificar oportunidades de otimização e ajustar automaticamente os parâmetros operacionais - pontos de ajuste, configurações do sistema - para melhorar o desempenho geral do edifício, tudo sem afetar o conforto dos ocupantes”, diz Eugene Mazo, chefe de equipa do Intelligent Spaces Group, um segmento de negócios da Acuity Brands que fornece soluções que tornam os edifícios mais inteligentes, seguros e ecológicos. “Já estamos a ver a IA e a machine learning a inaugurar a próxima geração de deteção de falhas e diagnósticos que ajudam as equipas das instalações a identificar problemas mais rapidamente, ajudando-as a mitigar operações dispendiosas e ineficientes em todo o seu portfólio de edifícios.” 5 FORMAS COMO A IA E A MACHINE LEARNING PODEM AJUDAR As tecnologias de IA oferecem a flexibilidade, a sensibilidade e a inteligência necessárias para gerir o desempenho do AVAC/edifício à medida que as condições mudam. De acordo com Lukasiewicz, um gémeo digital é um exemplo de como a IA pode ser utilizada para sistemas AVAC. “A tecnologia de gémeo digital fornece réplicas virtuais de sistemas HVAC físicos, alimentados por IA, permitindo que engenheiros e proprietários de ativos simulem vários cenários operacionais e avaliem o impacto de potenciais alterações ou atualizações.” A IA e a machine learning oferecem várias formas de otimizar os sistemas AVAC, incluindo: 1. Manutenção preditiva: ao analisar os dados dos sensores e sistemas AVAC, a IA pode prever potenciais falhas ou ineficiências antes de estas ocorrerem. “A IA e a tecnologia de gêmeos digitais estão a revolucionar a eficiência do HVAC, monitorando proativamente os sistemas por meio de sensores IoT em busca de anomalias, prevendo as necessidades de manutenção e otimizando o desempenho”, diz Lukasiewicz. Esta manutenção proativa ajuda a reduzir o tempo de inatividade e evita reparações dispendiosas. 2. Estratégias de controlo otimizadas: os algoritmos de machine learning podem analisar de forma contínua a ocupação do edifício, as previsões meteorológicas e outros fatores para ajustar as definições de AVAC em tempo real. “A IA pode ajudar a prever e controlar as operações de AVAC com base em dados em tempo real, condições ambientais e padrões de utilização, conduzindo a uma utilização mais eficiente da energia”, afirma Peterson. “Os gémeos digitais criam modelos virtuais dos sistemas físicos de AVAC, permitindo simulações e análises para melhorar a Ao combinar a IA e a machine learning com a tecnologia de gémeos digitais, os engenheiros e os proprietários de edifícios podem otimizar o desempenho e a eficiência dos sistemas AVAC.
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