【建築AI最前線】将来の消費電力を予測するAI、誕生。【人工知能最新論文】

エネルギー市場といえば、テキサスにあるEnergy Transferが有名であるが、エネルギーの価値というのは枯渇資源の残量などにも影響されるために、一般の経済状況からは予測できない部分も多い。

再生可能エネルギーの開発が十分に進み地球全体のエネルギー持続可能性が十分にならない限りは、お金で代えられない価値があると言わざるを得ない。

エネルギーのライフサイクルは繰り返されるごとにその寿命が減っていく。
つまり我々は、無駄に使えるほどのエネルギーを有してはいない。

実を言えばAIによって「各建築物」の消費電力を未来予測できる時代が到来しつつある。
そんな技術を発表した研究者たちがいる。
以下が発表の要旨である。

将来の消費電力を予測するAI、誕生。

(Featured AI) An AI which can predict power consumption got born. (Publication)

T. Cerquitelli, G. Malnati and D. Apiletti, “Exploiting Scalable Machine-Learning Distributed Frameworks to Forecast Power Consumption of Building”. Energies12(15), 2933 (2019). [DOI: 10.3390/en12152933]

3つの要点

✔️測定機器の発達により、建築物のあらゆるデータが測定できており、専門家による分析が待たれている。

✔️データ分析の手法を用いて、建築物の固有の消費電力を前もって予測するシステム(SPEC)が開発された。

✔️製品(SPEC)は実際にイタリアの主要都市でテストが開始されている。

概説

スマートメーターの普及と増加により、現代はさまざまな都市で大量のエネルギーデータを収集できる。
このようなデータは分析は困難であるが、エネルギーおよびコンピューターサイエンスの研究分野にまたがるさまざまな興味深い新しい研究課題を切り開く潜在価値がある。
コンピューター科学者の重要な役割は、エネルギー研究者や実践者に最先端のスケーラブルな分析エンジンを提供し、日々の研究活動を効果的にサポートし、データ駆動型アプローチを促進し活用することだ。
今回の発表は、建物固有の消費電力を予測するスケーラブルで分散型のエンジンであるSPECについて説明している。
SPECは完全な分析スタックに対応し、スライドする時間枠でデータストリームアプローチを活用して、各建物に合わせた予測モデルをトレーニングする。
このモデルにより、近い将来のある時点での今後の電力消費を予測できる。SPECは、さまざまな機械学習アプローチ、特にリッジ回帰、人工ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト回帰を統合して、消費電力のきめ細かい値を予測し、分類モデル、ランダムフォレスト分類子を統合して、粗い消費レベルを予測する。
SPECは、最先端の分散コンピューティングフレームワークを活用して、エネルギーデータを収集する際のビッグデータの課題に対処する。
現在の実装は、最も広く普及している高性能データ処理プラットフォームであるApache Sparkで実行され、巨大なデータセットにネイティブに拡張できる。
事例研究として、SPECは、イタリアの主要都市で収集された暖房配電網の実際のデータと電力消費データでテストされている。

著者

Tania Cerquitelli (Department of Control and Computer Engineering, Politecnico di Torino, 10129 Turin, Italy)

Giovanni Malnati (Department of Control and Computer Engineering, Politecnico di Torino, 10129 Turin, Italy)

Daniele Apiletti (Department of Control and Computer Engineering, Politecnico di Torino, 10129 Turin, Italy)

出版情報

Received: 7 June 2019 / Revised: 24 July 2019 / Accepted: 25 July 2019 / Published: 31 July 2019

This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited (CC BY 4.0).

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