Nagroda Gold Prize w kategorii Projektowanie Responsywne

Stomata: Optymalizacja modernizacji energetycznej budynków za pomocą cyberfizycznych przestrzeni adaptacyjnych, sztucznej inteligencji i biosygnałów mieszkańców

Kategoria uczestnika: Zespół studentów
Nazwa firmy: Uniwersytet Stanu Waszyngton
Lokalizacja: Lewiston, ID
Zespół: Mona Ghandi, Christopher Kinney, Sal Begavav, Mohamed Ismail, Aisha Marcus, Jessie Lu, Marcus Blaisdell
Źródło zdjęć: Mona Ghandi, Mohamed Ismail, Nicole Liu

Zużycie energii w budynkach stanowi około 40% całkowitego zużycia energii w USA. Przeprowadzono wiele badań w zakresie modelowania zachowań użytkowników w budynkach, jednak strategie efektywności energetycznej oparte na zachowaniu, w których interfejs budynku umożliwia użytkownikom interakcję ze środowiskiem zabudowanym, wymagają dalszych badań. Celem tego projektu jest wypełnienie tzw. luki, a dokładniej – optymalizacja modernizacji energetycznej budynków poprzez analizę strategii efektywności energetycznej opartych na zachowaniu i tworzeniu inteligentnych środowisk, które autonomicznie reagują na poziom komfortu użytkowników dekodowany z ich danych biologicznych
i neurologicznych w czasie rzeczywistym przy użyciu obliczeń afektywnych, sztucznej inteligencji i systemów adaptacyjnych. Projekt przewiduje inteligentną powłokę adaptacyjną, która może być kontrolowana przez sygnały biologiczne mieszkańców w czasie rzeczywistym
i zmieniać się zgodnie z danymi środowiskowymi i danymi użytkownika. To inteligentne środowisko może skutecznie rozwiązać problem, automatycznie dostosowując się do potrzeb dzięki sieci czujników odbierających sygnały z otoczenia i interfejsowi człowiek-budynek. Czujniki do noszenia, takie jak zestawy słuchawkowe EEG, inteligentne zegarki lub opaski na rękę, wykrywają sygnały biologiczne
i neurologiczne użytkowników. Zebrane dane, np. tętno, temperatura ciała i przewodnictwo skóry, są analizowane przez opracowane przez nas algorytmy uczenia maszynowego w celu wyodrębnienia zapotrzebowania na światło/ciepło/wentylację/widok. Jeśli nasz algorytm uczenia maszynowego wykryje wysoką temperaturę lub smutny nastrój, albo stres u użytkownika, przekaże informację o tym do powłoki, co spowoduje jej większe otwarcie i większy napływ naturalnego światła / powietrza. W tym przypadku zmiany w obudowie powłoki są bezpośrednią odpowiedzią na biologiczne, psychiczne i środowiskowe potrzeby użytkowników. Projekt miał dać odpowiedź na następujące pytanie badawcze:
W jaki sposób takie inteligentne modernizacje środowiska mogą wymiernie poprawić samopoczucie użytkowników, autonomicznie reagując na ich potrzeby w zakresie komfortu, jednocześnie sprzyjając zrównoważonemu rozwojowi budynków?