Inteligência Artificial torna os edifícios ainda mais eficientes no consumo de energia

 

A busca por edifícios cada vez mais sustentáveis ganhou um importante reforço com a publicação de um novo estudo científico que apresenta uma forma mais inteligente de prever o consumo de energia em construções modernas.

A pesquisa demonstra que a combinação de diferentes técnicas de Inteligência Artificial permite analisar, com muito mais precisão, o comportamento energético de uma edificação utilizando informações coletadas por sensores distribuídos em diversos ambientes.

Muito além da automação

Os edifícios inteligentes já utilizam sensores para controlar iluminação, climatização, ventilação, ocupação dos ambientes e diversos outros sistemas.

A novidade apresentada pelos pesquisadores é que esses dados podem ser analisados por modelos de IA capazes de "aprender" como o edifício funciona e prever antecipadamente quanto de energia será consumido nas próximas horas ou dias.

Na prática, o sistema deixa de apenas reagir aos acontecimentos e passa a antecipá-los.

Como isso funciona?

Sensores instalados em diferentes locais monitoram continuamente informações como:

• temperatura dos ambientes;
• umidade interna;
• presença de pessoas;
• condições climáticas externas;
• velocidade do vento;
• utilização dos equipamentos.

Todas essas informações são enviadas para um sistema inteligente que identifica padrões de funcionamento praticamente impossíveis de serem percebidos por operadores humanos.

Com isso, é possível estimar com maior precisão a demanda energética e otimizar automaticamente o funcionamento dos sistemas do edifício.

Economia com mais inteligência

Um dos aspectos mais interessantes do estudo é que o novo modelo de IA consegue alcançar resultados semelhantes aos obtidos por redes neurais muito complexas, porém exigindo muito menos processamento computacional.

Isso significa que a tecnologia pode ser utilizada em plataformas de gerenciamento predial (BMS), sistemas de automação residencial e até em soluções embarcadas de menor custo.

Além disso, o modelo permite compreender quais fatores realmente influenciam o consumo de energia, tornando as decisões muito mais transparentes para os gestores.

O que mais influencia o consumo?

A pesquisa identificou alguns fatores que exercem grande impacto sobre o desempenho energético de uma edificação.

Entre eles destacam-se:

• temperatura dos ambientes;
• níveis de umidade;
• velocidade do vento;
• intensidade de utilização da iluminação;
• padrão de ocupação dos espaços.

Essas variáveis afetam diretamente o funcionamento dos sistemas de climatização, que normalmente representam a maior parcela do consumo elétrico em edifícios.

O papel da Internet das Coisas

Esse avanço somente é possível graças à evolução da Internet das Coisas (IoT).

Hoje é relativamente simples instalar sensores sem fio capazes de transmitir informações continuamente para plataformas em nuvem ou sistemas locais de automação.

Quanto maior a quantidade e a qualidade dos dados disponíveis, maior será a capacidade da Inteligência Artificial de aprender o comportamento da edificação e propor estratégias para reduzir desperdícios.

O futuro dos edifícios inteligentes

Os pesquisadores acreditam que esse tipo de solução deverá fazer parte da próxima geração de edifícios inteligentes.

Ao combinar sensores IoT, plataformas de automação, sistemas BMS e Inteligência Artificial, será possível operar edifícios de forma cada vez mais autônoma, confortável e eficiente.

Em vez de apenas monitorar equipamentos, os sistemas passarão a prever situações futuras, antecipar demandas energéticas, ajustar automaticamente os recursos disponíveis e apoiar decisões de manutenção e operação.

Essa evolução representa um importante passo rumo aos chamados edifícios cognitivos: construções capazes de aprender continuamente com seus próprios dados para oferecer maior conforto aos usuários, reduzir custos operacionais e contribuir para metas cada vez mais ambiciosas de sustentabilidade.

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Este artigo se baseou no estudo Hybrid AI Model Improves Smart Building Energy Prediction publicado no portal https://www.azobuild.com/