Революционный ИИ: Кембриджские ученые представили модель для улучшения зеленых характеристик домов

Группа исследователей из Университета Кембриджа представила уникальную модель искусственного интеллекта, которая поможет органам власти определить дома для проведения ретрофита и других мер по декарбонизации. Эта модель глубокого обучения, разработанная специалистами из Департамента архитектуры университета, обещает упростить, ускорить и снизить стоимость процесса выявления приоритетных объектов.

Ранее: Ученые Колорадо запустили проект по созданию зеленых оазисов на крышах зданий

Специальное внимание: дома, сложные для декарбонизации

Исследование фокусируется на домах, которые сложно подвергнуть декарбонизации (Hard-to-Decarbonize, HtD). Эти дома ответственны за четверть всех выбросов углерода от жилых зданий, но редко попадают под программы улучшения. Команда отмечает, что возраст здания, его структура, местоположение, наличие данных и социоэкономический контекст могут привести к классификации таких домов как HtD.

Точность на уровне 90%

Команда, включающая урбаниста и специалиста по обработке данных Маорана Суна и главного специалиста по устойчивому дизайну университета, доктора Рониту Бардхан, разработала модель искусственного интеллекта, которая с точностью 90% классифицирует дома HtD. Ожидается, что точность будет повышаться с добавлением большего количества данных.

Обучение на открытых данных: энергетические сертификаты, фотографии улиц и аэрофотоснимки

Модель была обучена на открытых данных, таких как энергетические сертификаты, фотографии улиц, аэрофотоснимки и данные о температуре поверхности земли. В ходе тестирования в Кембридже (Англия) модель успешно выделила 700 домов HtD и 635 домов без этой характеристики.
Перспективы: Более сложные данные и повышенная точность
Наша команда теперь занимается исследованием более сложных данных, таких как потребление энергии, уровень бедности и тепловые изображения фасадов зданий. Мы ожидаем, что это не только улучшит точность модели, но также предоставит более подробную информацию для разработки стратегий по снижению выбросов.

Следующий этап: борьба с климатическими изменениями на основе доказательств

“Мы можем работать с гораздо большими объемами данных”, – добавляет доктор Бардхан. “При подходе к климатическим изменениям нам нужны адаптационные стратегии на основе доказательств, которые предоставляет наша модель. Даже простые фотографии улиц могут содержать ценную информацию без угрозы для людей”.