Категории
Мир
7 месяцев назад

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

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

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *