Архитектурный нейронный интерфейс — это не концепция научной фантастики. Это передовое направление, которое глубоко сочетает системы автоматизации зданий с возможностями восприятия и суждения нейронных сетей. Это позволяет зданиям иметь биологические «рефлекторные дуги» и «центральную нервную систему», которые могут обнаруживать изменения во внутренней и внешней среде в режиме реального времени, координировать каждую подсистему самостоятельно и активно адаптироваться к потребностям (пользователя). Это выходит за рамки традиционной автоматизации и переходит на новый этап, на котором здания обладают «интуицией» и «возможностями активного обслуживания».
Что такое архитектурный нейронный интерфейс
Сбор данных необходимо продолжить с помощью широко распределенной по зданию сенсорной сети, включающей датчики температуры, датчики влажности, датчики освещенности, датчики качества воздуха и т. д. Это ключ к нейронному интерфейсу здания. Собранные данные подобны сигналу, посылаемому нервными окончаниями здания. Эти сигналы затем объединяются в центральную платформу обработки. На этой платформе алгоритмы машинного обучения будут использоваться для понимания режимов работы здания и поведенческих привычек посредством аналитического обучения, а затем на этой основе формировать нейронную сеть здания.
Эта система, состоящая из «нейронных сетей», способна принимать интеллектуальные решения и может напрямую управлять исполнительными механизмами, такими как системы HVAC, контроллеры освещения, двигатели штор, системы контроля доступа и т. д., чтобы реагировать. Например, когда система узнает, что существует высокая вероятность встречи в конференц-зале в 10 часов утра каждую среду, она заранее подстраивает температуру, влажность и освещение в помещении под эту ситуацию. Таким образом достигается переход от пассивного управления к активной прогнозирующей регулировке, что значительно повышает комфорт и эффективность. Предоставляйте глобальные услуги по закупкам слабых текущих интеллектуальных продуктов!
Как создание нейронных интерфейсов меняет управление энергопотреблением
Традиционное управление энергопотреблением в основном основано на заранее заданных графиках или простых пороговых значениях, что приводит к значительным потерям. Нейронный интерфейс использует глубокое обучение для изучения большого объема данных, таких как модели энергопотребления здания, погодные условия на открытом воздухе и условия потока людей, чтобы построить оптимальную модель распределения энергии с динамическими характеристиками. Система может прогнозировать потребность в энергии на ближайшие часы или даже дни и заранее корректировать стратегии работы оборудования.
Например, летним днем, когда система прогнозирует, что наружная температура достигнет своего пика и выработки фотоэлектрической энергии будет достаточно, она может заранее охладить основную часть здания, соответствующим образом увеличить заданную температуру кондиционера в периоды пиковых цен на электроэнергию и максимизировать использование собственной солнечной энергии. Такое усовершенствованное и прогнозируемое управление может снизить общее энергопотребление здания на 20–30 %, что напрямую приводит к значительной экономии средств и экологическим преимуществам.
Как нейронные интерфейсы могут повысить безопасность зданий
Просто независимые системы пожарной сигнализации или контроля доступа уже не являются полным комплексом обеспечения безопасности здания. Нейронный интерфейс будет интегрировать и анализировать данные из нескольких подсистем, таких как безопасность, противопожарная защита и мониторинг состояния конструкций, чтобы сформировать способность всесторонне ситуационной осведомленности. Система может выявлять комбинации аномальных закономерностей, например, аномальное повышение температуры в помещении, при этом мониторинг в этом помещении не показывает активности человека, но детектор дыма не подает сигнал тревоги, что может свидетельствовать о раннем отказе электрооборудования.
При обнаружении пожара система может не только включать сигнализацию и спринклеры, но также автоматически планировать и включать указатели для наилучшего пути эвакуации на основе данных о местоположении персонала в реальном времени. В то же время он контролирует систему вентиляции, чтобы предотвратить крупномасштабный рост дыма. В случае незаконного проникновения система может комбинировать световые, звуковые и световые сдерживающие устройства и точно передавать изображения на месте сотрудникам службы безопасности для достижения активного сдерживания и быстрого реагирования.
Каковы проблемы конфиденциальности при создании нейронных интерфейсов?
Чтобы предоставлять персонализированные услуги, архитектурные нейронные интерфейсы должны собирать большой объем данных о траекториях движения и поведенческих моделях людей, что неизбежно затронет красную линию конфиденциальности. Как определить необходимые границы сбора данных, а также как анонимизировать и снизить чувствительность данных — это юридические и этические вопросы, которые необходимо решить перед развертыванием. Пользователи должны иметь право знать и выбирать, как использовать их данные.
Еще одна серьезная проблема — безопасность данных. Высоко взаимосвязанная система нейронных интерфейсов расширила поверхность сетевых атак. После проникновения в центральный «мозг» злоумышленник, скорее всего, сможет контролировать физическую среду всего здания, что приведет к серьезному хаосу и, в конечном итоге, к нарушению безопасности. Поэтому необходимо внедрить полноканальное шифрование от датчика до облачной платформы со строгим контролем доступа и нормализованными механизмами аудита безопасности, чтобы обеспечить надежность системы.
Как развернуть архитектурную систему нейронного интерфейса
Развертывание не может быть завершено сразу. Рекомендуется использовать поэтапный и модульный подход. Сначала проведите комплексный системный аудит и оценку существующего здания, определите датчики и исполнительные механизмы, которые можно подключить, а также оцените мощность сетевой инфраструктуры. Затем вы можете выбрать основной сценарий проблемной точки в качестве отправной точки, например, интеллектуальный контроль окружающей среды в конференц-залах, чтобы создать небольшой пилотный «нейронный блок».
После успешного пилотного проекта эффективная модель будет постепенно копироваться на другие этажи или функциональные зоны, а также будут постоянно включаться новые подсистемы, такие как лифты, водоснабжение и канализация. Весь процесс требует, чтобы команда управления зданием, ИТ-отдел или профессиональные поставщики технологий тесно сотрудничали друг с другом и постоянно выполняли модели алгоритмов, обучение и оптимизацию, чтобы гарантировать, что система может действительно понимать и правильно адаптироваться к «индивидуальности» этого здания с конкретными характеристиками.
Будущие тенденции развития архитектурных нейронных интерфейсов
По сравнению с настоящим, нейронные интерфейсы, оборудованные в зданиях будущего, будут все чаще проявлять характеристики «нечувствительности» и «эмпатии». С помощью все более совершенных биосенсоров и технологий бесконтактного зондирования система может более точно фиксировать комфортное состояние окружающей среды. Например, используя анонимное групповое распределение температуры тела или характеристики звуков окружающей среды и т. д., он может автоматически регулировать параметры окружающей среды для достижения действительно «ориентированного на человека» адаптивного эффекта.
В «сложную нейронную сеть здания» на уровне города превращается нейронный интерфейс отдельного здания. Соседние здания могут обмениваться энергией и информацией о нагрузке, а также выполнять совместную оптимизацию диспетчеризации энергосистемы, смягчения эффекта теплового острова и т. д. Здания превратятся из информационных островов в интеллектуальные клетки, которые смогут дышать независимо, метаболизировать и взаимодействовать независимо в организме умного города, тем самым открывая новую парадигму для городских операций.
По вашему мнению, какие правила или технические стандарты наиболее необходимо установить между исключительным удобством, обеспечиваемым архитектурными нейронными интерфейсами, и защитой личной жизни? Пожалуйста, поделитесь своим личным мнением в комментариях. Если вы считаете, что эта статья полезна, пожалуйста, поставьте ей лайк и поделитесь ею с друзьями, которые интересуются этим аспектом.
Добавить комментарий