論文地址：https://www.nature.com/articles/s41467-024-50088-4
據(jù)該論文介紹，人工智能已成為一種提高生產(chǎn)力和改善生活質(zhì)量的技術(shù)。然而，其在建筑節(jié)能和碳減排方面的作用尚未得到系統(tǒng)研究。該論文究評(píng)估了人工智能在建筑領(lǐng)域的潛力，重點(diǎn)關(guān)注美國的中型辦公樓。研究者開發(fā)了一種方法來評(píng)估和量化潛在的減排量，并確定的關(guān)鍵因素是設(shè)備、占用影響、控制和操作以及設(shè)計(jì)和施工。
研究表明，人工智能可以降低成本溢價(jià)，提高能源效率和凈零建筑滲透率。采用人工智能可以在 2050 年減少能源消耗和碳排放約 8% 至 19%。與 2050 年一切如常的情景相比，結(jié)合能源政策和低碳發(fā)電可以減少約 40% 的能源消耗和 90% 的碳排放。
研究背景介紹
氣候變化是過去和當(dāng)前幾個(gè)世紀(jì)的關(guān)鍵主題和挑戰(zhàn)。世界許多地區(qū)都經(jīng)歷過洪水和熱浪等極端天氣事件，近年來這些事件發(fā)生得更加頻繁。為限制全球變暖，《巴黎氣候協(xié)定》設(shè)定了通過減少能源消耗和碳排放將全球變暖控制在 1.5°C 以內(nèi)的目標(biāo)1。世界各國政府已經(jīng)制定了雄心勃勃的氣候目標(biāo)來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。例如，美國的目標(biāo)是到 2030 年將溫室氣體 (GHG) 污染在 2005 年的水平上減少 50-52%2，中國宣布了3二氧化碳排放在 2030 年前達(dá)峰的行動(dòng)計(jì)劃，歐盟則提議到 2030 年將溫室氣體排放量削減到 1990 年水平的至少 55% 以下4。
與此同時(shí)，自 1950 年以來，全球城市人口經(jīng)歷了快速增長。2018 年，全球約 55% 的人口居住在城市地區(qū)。根據(jù)聯(lián)合國的預(yù)測，到 2050 年，這一數(shù)字預(yù)計(jì)將增加到 68%5。由于這種快速的城市化，將有大量新建筑。到 2060 年，全球建筑存量預(yù)計(jì)將翻一番，這相當(dāng)于在未來 40 年內(nèi)每月建造一整座紐約市6。
根據(jù)美國能源信息署 (EIA) 的數(shù)據(jù)，2011 年建筑行業(yè)占美國一次能源消耗的 39%7。因此，為了支持能源效率和碳減排目標(biāo)，研究建筑至關(guān)重要。
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能（AI）正越來越多地應(yīng)用于不同的領(lǐng)域和應(yīng)用。它“解決通常與人類智能相關(guān)的復(fù)雜認(rèn)知問題，例如學(xué)習(xí)、解決問題和模式識(shí)別”8。截至 2020 年 2 月，已有 50 個(gè)國家宣布了國家人工智能戰(zhàn)略9。
人工智能已廣泛應(yīng)用于不同的應(yīng)用領(lǐng)域，例如計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人技術(shù)、自然語言處理和機(jī)械。最近，它還被用于提高建筑、交通和工業(yè)部門的能源效率和減少碳排放。一些熱門的研究方向包括智能控制、系統(tǒng)診斷、占用行為、負(fù)荷預(yù)測和需求響應(yīng)。
然而，人工智能在建筑中的節(jié)能潛力尚未得到徹底了解?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要關(guān)注建筑性能的特定方面，如建筑設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)行和控制；研究表明，潛在的節(jié)能范圍很廣，從2 %到60 %不等。此外，仍然缺乏量化人工智能節(jié)能的系統(tǒng)和標(biāo)準(zhǔn)方法。如何最好地利用人工智能來減少建筑物的能源消耗和碳排放的機(jī)制也不清楚。
建筑物是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，具有數(shù)千個(gè)組件，例如墻壁、窗戶、暖通空調(diào)和照明系統(tǒng)。建筑施工通常涉及規(guī)劃、分析、開發(fā)和施工，每個(gè)步驟都需要大量的知識(shí)、投資和勞動(dòng)力。建筑施工往往對(duì)建筑工人的健康和安全構(gòu)成潛在威脅。人工智能有可能降低施工過程各個(gè)階段的成本、減輕風(fēng)險(xiǎn)并提高健康和福利。
此外，建筑物居住者與建筑組件之間的相互作用是非線性的，很難使用傳統(tǒng)的基于規(guī)則的控制算法捕捉。借助深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)的人工智能算法，人工智能模型本身可以從運(yùn)營數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用持續(xù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)自我進(jìn)化，以優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)并提高性能。
高效建筑的未來如何？人工智能如何影響建筑設(shè)計(jì)？如果我們假設(shè)人工智能將實(shí)施能源效率的成本降低 5%，那么可以獲得多少額外的能源和碳效益？
該研究的目標(biāo)不是專注于特定的人工智能技術(shù)，而是探索人工智能對(duì)大規(guī)模提高商業(yè)建筑能源效率和減少碳排放的潛在影響。此外，研究旨在提出一種系統(tǒng)方法，可用于量化人工智能在商業(yè)建筑以外的各種建筑類型中帶來的好處。該研究系統(tǒng)地解耦和評(píng)估單個(gè)建筑生命周期內(nèi)理論上的最大節(jié)能潛力；并通過開發(fā)節(jié)能技術(shù)采用和建筑存量建模來量化人工智能的大規(guī)模影響。
更多詳情，參見該研究論文：https://www.nature.com/articles/s41467-024-50088-4
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