Mūsų telefonai tokie išmanūs, kad sutalpina visą pasaulį mūsų kišenėje. Automobiliai
tuoj bus tokie gudrūs, kad gebės vairuoti save patys. O kaipgi pastatai, kuriuose
gyvename ir dirbame?
Mūsų telefonai tokie išmanūs, kad sutalpina visą pasaulį mūsų kišenėje. Automobiliai
tuoj bus tokie gudrūs, kad gebės vairuoti save patys. O kaipgi pastatai, kuriuose
gyvename ir dirbame?
„Dauguma jų vis dar įstrigę akmens amžiuje, – sako IBM Tyrimų centro Airijoje mokslininkas Jornas Plenigsas. – 90 procentų savo gyvenimo praleidžiame pastatuose, kurie dažnai nėra sumanesni nei protėvių urvai. Grįžę iš darbo dažnas vis dar įjungiame šildymą rankomis.“
J. Plenigsas ir jo komanda IBM Tyrimų centre Dubline dirba, kad perkeltų mus iš „urvų“ į besimokančius pastatus. Šie išmanieji statiniai iš tiesų mokosi iš patirties, kad laiku priimtų sumanius sprendimus, leidžiančius maksimaliai padidinti komfortą ir produktyvumą mažiausiomis energijos sąnaudomis. Pastarasis iššūkis nėra antraplanis tikslas, nes pastatuose sunaudojama iki 40 proc. visos pasaulyje pagaminamos energijos ir jie sukuria daugiau nei 30 proc. šiltnamio efektą skatinančių dujų. „Racionalus turto valdymas yra vienas svarbių iššūkių šiuolaikiniam verslui. Jis ne tik taupo energijos išteklius, bet ir reikšmingai prailgina turto panaudojimo laiką.
Didžiųjų duomenų analizė leidžia automatizuoti ir kontroliuoti daugelį procesų ir taip pasiekti maksimalų efektyvumą“, - sako Kauno technologijų universiteto (KTU) Ekonomikos ir verslo fakulteto dekanė prof. dr. Edita Gimžauskienė. Strateginės partnerystės su IBM susitarimą pasirašęs KTU įgyvendina analogų Lietuvoje neturinčią magistratūros studijų programą „Didžiųjų verslo duomenų analitika“ bei moko studentus ir įmones dirbti su IBM Turto valdymo programą „Maximo“.
Išmanieji pastatai, kurie mokosi
Besimokantys pastatai nėra pasyvi pastogė, kur galime prisiglausti, – jie aktyviai stebi žmones savo viduje. Jie visą laiką papildo duomenis apie tai, kaip ir kiek laiko žmonės naudojasi pastato erdvėmis, apie jų komforto poreikį ir, svarbiausia, kaip tai veikia energijos naudojimą. Remdamasis šiomis žiniomis pastatas gali palydėti lankytojus į susitikimų kambarį, parinkti individualų komforto poreikį atitinkančius sprendimus ir kontroliuoti, kad visos sistemos veiktų efektyviausiai. Ir visa tai daryti vienu metu.
Pavyzdžiui, mokyklose ar universitetuose, kur besimokančiųjų dėmesys išgaruoja kartu su deguonies pakankamai prisodrintu oru, optimali ventiliacijos sistema yra būtina.
„Mūsų sistema išmoksta nustatyti auditorijoje studentų skaičių, – pasakoja IBM tyrėjas J. Plenigsas. – Tada mes jau galime parinkti optimalų laiką ventiliacijos sistemai įsijungti, kad ji veiktų anksčiau, nei dėl oro kokybės pradėtų kristi studentų darbingumas. Kartu mes neeikvojame energijos ventiliuodami tuščią patalpą.“
Kaip besimokantys pastatai tiek daug sužino apie savo gyventojus? Į pagalbą pasitelkiama daugybė jutiklių. Gera naujiena ta, kad šiuolaikiniuose pastatuose jų jau yra šimtai, o daiktų internetas (IoT) prideda vis daugiau jutiklių. Bloga naujiena: šie jutikliai dažnai būna nesuderinti tarpusavyje ir pateikia duomenų „triukšmą“. Taigi, dauguma net ir moderniausių pastatų šiuo atveju primena Babelio bokštą, kur girdimas tik skirtingų jutiklių triukšmas.
„Besimokančios sistemos pamokos prasideda nuo to, kad automatiškai atpažįstami ir integruojami visi naudingą informaciją teikiantys jutikliai“, – sako IBM tyrimų grupės vadovas. Jo komanda sukūrė įrankį, kuris naudodamas dirbtinį intelektą automatizuoja atskirų jutiklių sujungimą į vientisą duomenų masyvą.
Duomenų galia
Besimokantis, arba kognityvusis, pastatas yra save prižiūrintis statinys. Tai gali būti labai svarbu, kai kažkas veikia ne taip, kaip turėtų: stringa oro kondicionavimo ar šildymo sistema arba visame pastato aukšte žiba šviesos, nors visi jau seniai išsiskirstė ilgajam savaitgaliui, o elektros skaitiklis sukasi it pašėlęs. Įprastuose pastatuose tokios anomalijos pastebimos, kai kas nors pradeda skambinti ir skųstis: „Ei, čia, viršuje, kažkodėl darosi šalta!“
Tačiau dabar į pagalbą atskuba duomenys. „Mūsų sistema išmoksta, kokios turi būti įprastos pastato energijos sąnaudos tam tikru metu, ir nuolat su šiuo kiekiu lygina realiuoju laiku gaunamus duomenis. Taip ji gali itin greitai fiksuoti nukrypimus, – aiškina J. Plenigsas. – Dar svarbiau, kad ji gali nustatyti sunaudojamos energijos pokyčio priežastį, tad problema gali būti iš karto sprendžiama.“
Vis dėlto tikroji besimokančių pastatų galia atsiskleidžia tada, kai jų yra daugiau: statiniai veikia kartu verslo kvartaluose, mikrorajonuose ar net šalyse. Kuo daugiau pastatų kaupia ir analizuoja informaciją apie savo veiklą ir energijos naudojimą, tuo daugiau ir tikslesnių etalonų, leidžiančių atpažinti neefektyvius pastatus, sukuriama. O besimokantys pastatai gali energijos tiekėjams pateikti tikslias energijos naudojimo prognozes, kurios leidžia įsigyti energijos išteklių už geriausią kainą ir išvengti pikinių energijos tiekimo sistemų perkrovų. Laimi visi.
„Sprendimai, padedantys efektyviai valdyti miesto infrastruktūrą ir ekonomiškai naudoti išteklius, yra vienas svarbiausių žingsnių įgyvendinant „išmaniųjų miestų“, kurie vėliau galėtų susijungti į „išmanias šalis“, projektus. Kognityvusis dirbtinis intelektas suteikia tam kur kas didesnes galimybes nei turėjome kada anksčiau. Besimokančios sistemos ne tik gali iš karto reaguoti į pasikeitusias aplinkybes, bet ir, kas labai svarbu, padėti prognozuoti ateities poreikius“, – sako IBM atstovas viešajam sektoriui Lietuvoje Gytis Nemanis.
Taigi, gesinkime laužus ir lįskime iš urvų. Besimokantys pastatai jau čia.
