Temmuz 2023’te Dünya, art arda dört gün boyunca rekordaki en sıcak gününü kırdı veya eşitledi . Aşırı sıcaklar dünya genelinde daha yaygın hale geldikçe, yıkıcı orman yangınları ve kuraklık riskinin yanı sıra insan sağlığına ve tarıma yönelik tehditler de artıyor. Bu, etkili soğutma talebinin bir zorunluluk haline gelmesiyle artan enerji kullanımıyla ilişkilidir; bu da daha fazla sera gazı (GHG) emisyonuna ve ekolojik zarara yol açar.

Pek çok ülke, sera gazı emisyonlarının ve iklim değişikliğinin etkilerinin azaltılmasına yardımcı olmak için bu yola katılıyor. 2023’ün sonunda, BM’nin yıllık iklim değişikliği konferansı olan COP28’e 85.000’den fazla kişi katıldı. Etkinlik, Küresel Soğutma Taahhüdünü başlattı: 66 ülke dünya çapında soğutma emisyonlarını azaltmaya yönelik bir yol oluşturmayı taahhüt etti. Taahhütteki tavsiyelerin tam olarak yerine getirilmesi halinde, 2050 yılında öngörülen soğutma emisyonlarının 3,8 ton CO2 eşdeğeri kadar azaltılabileceği öngörülüyor .

Bu taahhüt, yenilikçi çözümler gerektirir ve verimsiz soğutma sistemleri gibi iyileştirilmesi gereken alanlara ışık tutar. Dünya çapındaki HVAC yöneticileri, kuruluşlarının karbon ayak izlerini azaltma ve sistemlerinin verimliliğini ve sürdürülebilirliğini artırma yönünde baskı altındadır. Cevap, dünyanın yeni favori teknolojisinin (AI) pratik bir uygulaması olabilir.

Mevcut HVAC sistemleri soruna katkıda bulunuyor. Konusunda uzmanlaşmış bir firma lar dijital BIM proje yöneticileri  “Verimsiz HVAC sistemleri, varlıkları ısıtmak, soğutmak ve havalandırmak için genellikle fosil yakıtlardan elde edilen aşırı enerji tüketerek küresel sera gazı emisyonlarının %4’üne katkıda bulunuyor” diyor. planlama, mimarlık, mühendislik, sürdürülebilirlik, proje ve inşaat yönetimi ve dijital danışmanlık hizmetlerinin sunulması. “Artan kaynak kullanımı, daha yüksek karbondioksit, metan, kloroflorokarbon ve diğer sera gazı emisyonlarına yol açarak iklim değişikliğinin ve çevresel bozulmanın yoğunlaşmasına neden oluyor.”

Danışmanlık mühendisliği, devreye alma ve inşaat yönetimi firmaları, verimsiz ticari HVAC sistemlerinin bir sorun olduğu konusunda hemfikir. “[Onlar] daha yüksek enerji tüketimleri nedeniyle kullanım maliyetlerini önemli ölçüde artırabilirler. Bu sistemler sıcaklığı ve hava akışını en iyi şekilde kontrol edemeyebilir ve bu da aşırı enerji kullanımına yol açabilir.”

HVAC’daki yapay zeka halihazırda bina verimliliğinin geleceğini şekillendiriyor ve bina yöneticileri bu yeni teknolojileri keşfetmede çok önemli bir rol oynuyor.  HVAC hizmetleri şirketleri  HVAC sistemlerinin bina emisyonları ve enerji maliyetleri üzerindeki önemli etkisinin farkındadır ve bu etki, ticari binalarda enerji verimli ve sürdürülebilir operasyonlara yönelik artan taleplerle daha da artmaktadır” diyor.  genellikle sistem performansını artırmak için yeni teknolojilerin uygulanmasında ön saflarda yer alıyorlar.”

Bina yöneticileri, gelişmiş HVAC sistem performansı için yeni teknolojiler uygularken, yapay zeka ve makine öğreniminin entegre edilmesi, bina operasyonlarının optimize edilmesi ve sürdürülebilirlik endişelerinin giderilmesi için umut verici bir yoldur.

“Yapay zeka ve makine öğrenimi sayesinde tesis yöneticileri, büyük HVAC sistemi veri kümelerini otomatik olarak değerlendirebilen, optimizasyon fırsatlarını tespit edebilen ve binanın genel performansını iyileştirmek için işletim parametrelerini (ayar noktaları, sistem ayarları) otomatik olarak ayarlayabilen bir yardımcı pilota sahip olabilir. bina sakinlerinin konforunu etkiliyor,” diyor binaları daha akıllı, daha güvenli ve daha yeşil hale getiren çözümler sunan firmalar “Zaten yapay zeka ve makine öğreniminin, tesis ekiplerinin sorunları daha hızlı tespit etmelerine yardımcı olan ve bina portföylerindeki pahalı, verimsiz operasyonları azaltmalarına yardımcı olan yeni nesil arıza tespiti ve teşhislerinde öncü olduğunu görüyoruz.”diyor

Yapay zeka teknolojileri, koşullar değiştikçe HVAC/bina performansını yönetmek için gereken esnekliği, hassasiyeti ve zekayı sunar. Lukasiewicz’e göre dijital ikiz , yapay zekanın HVAC sistemlerinde nasıl kullanılabileceğinin bir örneği. “Dijital ikiz teknolojisi, fiziksel HVAC sistemlerinin yapay zeka tarafından desteklenen sanal kopyalarını sağlayarak mühendislerin ve varlık sahiplerinin çeşitli işletim senaryolarını simüle etmesine ve potansiyel değişikliklerin veya yükseltmelerin etkisini değerlendirmesine olanak tanıyor.”

Yapay zeka ve makine öğrenimi, HVAC sistemlerini optimize etmek için aşağıdakiler dahil çeşitli yollar sunar:

1. Kestirimci bakım : Yapay zeka, HVAC sensörleri ve sistemlerinden gelen verileri analiz ederek olası arızaları veya verimsizlikleri meydana gelmeden önce tahmin edebilir. Lukasiewicz, “Yapay zeka ve dijital ikiz teknolojisi, IoT sensörleri aracılığıyla sistemleri anormallikler açısından proaktif olarak izleyerek, bakım ihtiyaçlarını tahmin ederek ve performansı optimize ederek HVAC verimliliğinde devrim yaratıyor” diyor. Bu proaktif bakım, arıza sürelerinin azaltılmasına yardımcı olur ve maliyetli onarımları önler.

2. Optimize edilmiş kontrol stratejileri : Makine öğrenimi algoritmaları, HVAC ayarlarını gerçek zamanlı olarak ayarlamak için bina doluluğunu, hava durumu tahminlerini ve diğer faktörleri sürekli olarak analiz edebilir. Peterson, “Yapay zeka, gerçek zamanlı verilere, çevre koşullarına ve kullanım modellerine dayalı olarak HVAC operasyonlarının tahmin edilmesine ve kontrol edilmesine yardımcı olarak daha verimli enerji kullanımına yol açabilir” diyor. “Dijital ikizler, fiziksel HVAC sistemlerinin sanal modellerini oluşturarak, doğrudan fiziksel değişiklikler olmadan enerji verimliliğini ve sistem performansını artırmak için simülasyonlara ve analizlere olanak tanıyor.” Bu dinamik ayar, enerji tüketimini en aza indirirken optimum konfor sağlar.

3. Arıza tespiti ve teşhis : Yapay zeka algoritmaları, gerçek zamanlı verileri beklenen modellerle karşılaştırarak HVAC sistem performansındaki anormallikleri tespit edebilir. Bu erken tespit, arızaların, sızıntıların veya arızaların tespit edilmesine yardımcı olarak zamanında onarım yapılmasına ve sistem verimliliğinin iyileştirilmesine olanak tanır.

4. Enerji kullanımı optimizasyonu : Makine öğrenimi algoritmaları, konfor seviyelerini korurken enerji tüketimini en aza indirecek şekilde HVAC sisteminin çalışmasını optimize edebilir. Bu optimizasyon, ekipman kullanımının planlanmasını, doluluk modellerine göre ayar noktalarının ayarlanmasını veya yenilenebilir enerji kaynaklarıyla entegrasyonu içerebilir.

5. Dinamik yük dengeleme : Yapay zeka, ısıtma veya soğutma yüklerini bir bina içindeki farklı bölgelere dinamik olarak yeniden dağıtarak HVAC sisteminin çalışmasını optimize edebilir. Bu yük dengeleme, kaynakların verimli kullanılmasını sağlar ve belirli soğutma sistemi bileşenlerinin aşırı çalışmasını önler.

HVAC optimizasyonunun tüm potansiyelini hayata geçirirken, bina veri analizinden elde edilen bilgilerle donanmış bina yöneticileri, enerji verimli ve sürdürülebilir bina operasyonlarına yönelik sorumluluğu üstlenecek konumdadır. Hızlı operasyonel enerji analizi ve mikro iklim analizine sahip Autodesk Forma gibi araçlar , tasarımcıların ve mühendislerin tasarım sürecinin erken aşamalarında bilinçli kararlar almasına yardımcı olarak enerji verimli mimariyi ve optimum konforu teşvik edebilir.

Peterson , “P2S geleceğe bakarken, yapay zeka, çeşitli senaryoları simüle ederek ve sistemleri gerçek zamanlı olarak optimum performans için yöneterek enerji tasarruflu binalar tasarlamanın ayrılmaz bir parçası olabilir” diyor. “Dijital ikizler, inşaattan bina işletimine kadar yaşam döngüsü yönetiminde yaygın olarak kullanılabilir, devam eden enerji verimliliği iyileştirmelerini kolaylaştırabilir ve çevresel etkiyi azaltabilir.”

 “Yapay zeka ve dijital ikiz teknolojisi, tasarım optimizasyonunu, kaynak yönetimini kolaylaştırarak, inşaat sırasında sağlık ve güvenliği artırarak ve operasyonlar sırasında değişen koşullara otomatik yanıt vermeyi sağlayarak sürdürülebilir inşaatın geleceğinde önemli bir rol oynayacak. Bu, enerji tüketimini, malzeme israfını ve sera gazı emisyonlarını azaltırken varlıkların ömrünü uzatacak ve toplam sahip olma maliyetini azaltacak.”

Politika yapıcılar ve teknoloji yenilikçileriyle iş birliği yapmak, yapay zeka ve makine öğreniminin HVAC sistemleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olduğu bir geleceği şekillendirmede ve daha serin, daha yeşil bir dünya yaratmak için bu teknolojilerin yaygın şekilde benimsenmesini sağlamada çok önemli olacak.