暖房の効きの悪さをAIが改善!機械学習を用いた暖房負荷計算(AI×環境)【論文】

   
★AIDB会員限定Discordを開設いたしました! 会員登録/ログインの上、マイページをご覧ください。
★コンサルティングサポート(調査・研修・開発支援)をご希望の方はお問合せください。

AIはエネルギー効率改善を助ける

様々な公共政策や企業努力などにも関わらず、世界のエネルギー使用量は、ずっと高い値を維持し続けている。持続可能な社会を構築するためには、エネルギーの使用効率はできるだけ改善されることが望ましい。

近年、この問題を解決するために、エネルギーシステムエンジニアリングの分野におけるAI活用が進んでいる。建物ごとのエネルギー使用量の予測などに、 機械学習手法が使われるようになってきているのだ。AI活用の取り組みによって、エネルギーマネジメント効率を改善することで、より持続可能な社会システムの構築が期待できる。


AIDBの全記事が読み放題のプレミアム会員登録はこちらから↓

そんな中、ベトナムにあるTon Duc Thang UniversityのHosseinら研究者は、暖房、換気、そしてエアコン(HVAC)システムの設計過程において重要な指標となる暖房負荷計算を、6つの機械学習モデルを利用して計算し、どのモデルが負荷計算に最適かを調査した。結果、ランダムフォレストモデルが負荷計算に最適なモデルであることが判明した。

機械学習を用いた暖房負荷計算

Hosseinらの研究のポイントは以下の通りだ。

本記事を読むにはAIDBのアカウントが必要です。


※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。







■サポートのお願い
AIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。






業界/カテゴリー

PAGE TOP