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Il futuro del green building e management passa per l’Intelligenza Artificiale

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Foto di Gerd Altmann da Pixabay

Vedremo presto diventare realtà progetti di smart city in cui le piattaforme software e i dispositivi connessi interagiranno con le nostre attività quotidiane grazie all’Intelligenza Artificiale: smart parking, efficienza energetica e smart waste management

La tecnologia sarà in grado di cambiare il volto alle nostre città e di correggere, intervenendo per tempo o facilitando i cittadini nell’essere virtuosi, i processi di conferimento dei rifiuti, di parcheggio, di efficienza nella mobilità urbana ma anche nella riduzione dei consumi energetici.

In che modo? Sfruttando l’intelligenza artificiale che, partendo dai dati che verranno raccolti dai dispositivi connessi, potranno elaborare velocemente indicazioni e suggerimenti da adottare per risovere i problemi.

Ecco alcuni esempi di realizzazione pratiche già alla portata del cittadino, oggi.

Le nostre città saranno presto gestite dagli algoritmi di intelligenza artificiale

Già oggi sono disponibili sistemi per realizzare smart city avanzate, in cui i dati raccolti da sensori collocati in vari punti della città vengono rielaborati da algoritmi per gestire sistemi automatizzati, mantenere in funzione servizi e rispondere alle esigenze dei cittadini.

Di 1.200 progetti di smart city finanziati finora nel mondo, circa la metà si trovano in Cina. Ma l’Italia può fare la sua parte nel settore delle tecnologie digitali a supporto della sostenibilità ambientale e della transizione energetica.

Per esempio attraverso il progetto Sensoworks Smart City, realizzato da una startup – Sensoworks – che si propone di gestire all’interno di un’unica piattaforma i dispositivi connessi di una città – lampioni intelligenti, automobili, wearables e smartphone – per ottimizzare le attività quotidiane della città, dallo smart parking, alla raccolta dei rifiuti, dal supermercato intelligente allo smart hospital.

In questo scenario, quindi, i dati verranno raccolti dai dispositi IoT e poi trasferiti a un sistema di intelligenza artificiale per l’eleborazione che avrà l’obiettivo di anticipare i bisogni degli abitanti.

Un esempio pratico è il dispositivo realizzato da Sensoworks insieme a una delle principali multiutility italiane, attiva nella gestione e sviluppo di reti e servizi relativi all’acqua, all’energia e all’ambiente.

Si tratta di un multisensore da inserire nei contenitori dell’immondizia, che – mediante misuratori di peso, di pH, di gas e altri sensori tra i quali un accelerometro – è in grado di misurare e comunicare la percentuale di riempimento del contenitore, il peso raccolto, la temperatura, il cambiamento di inclinazione, l’eventuale scoppio di un incendio, un impatto a causa di un’ipotetica collisione.

Un altro sviluppo a cui la startup sta lavorando è quello dello smart parking: grazie all’installazione di sensori di presenza sugli stalli cittadini, le amministrazioni e gli automobilisti potranno conoscere lo stato dei parcheggi, ottimizzando sia la gestione degli spazi che la ricerca del posto libero.

Ma gli esempi intelligenti potranno essere decine, dalla gestione intelligente del traffico grazie a sensoti installati sulle auto, alle finestre di casa in grado di aprirsi o chiudersi a seconda della luminosità esterna, facilitando anche la gestione dei costi energetucu di casa.

Un sistema di Ai per ridurre i consumi energetici degli edifici

Edison ed Enerbrain hanno annunciato una soluzione digitale per l’efficientamento degli edifici dell’industria e del terziario in grado di far risparmiare fino al 30% della spesa energetica.

Si tratta di Hvac Optimizer, un sistema di gestione intelligente della climatizzazione che ottimizza il consumo di energia degli impianti di riscaldamento, di ventilazione, di condizionamento dell’aria e di refrigerazione.

La piattaforma digitale Hvac Optimizer si basa sull’utilizzo di sensori wireless che vengono installati sulle aree critiche e strategiche dell’edificio in modo da raccogliere, misurare e monitorare i dati ambientali (temperature interne ed esterne, concentrazione di CO2 nell’aria, consumi di energia termica ed elettrica).

Le informazioni vengono poi inviate a una piattaforma cloud che le elabora in modo dinamico attraverso algoritmi adattivi e predittivi basati su metodi di machine learning, dando così istruzioni agli attuatori installati negli impianti di ventilazione, riscaldamento e raffrescamento, per consentirne una regolazione ottimizzata in tempo reale.

Il sistema può naturalmente essere progettato e personalizzato in base alle caratteristiche specifiche di qualsiasi edificio, adattandosi a ogni tipo di impianto.

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