44 TESİSAT • 07 / 2025 binanın ısıtma yükünü tahmin etmeyi öğrenebilir. Mevcut AI sistemleri genellikle belirli amaçlar için tasarlanmıştır (görüntü tanıma, dil çevirisi, vb.) ve genellikle insanların sahip olduğu anlayış ve uyum yeteneğinden yoksundur. Başka bir deyişle, karmaşık akıl yürütme henüz mevcut AI sistemlerinin üstlenebileceği bir şey değildir. Gerçek yapay zeka - otonom olarak adapte olan ve insan denetimi olmadan karmaşık kararlar alan sistemler - hala teorik bir kavramdır. Bazı tahminciler bu ‘yapay genel zekanın’ (AGI) beş ila 10 yıl içinde mümkün olacağına inanırken, diğerleri bunun bir ila dört yıl gibi bir sürede mümkün olacağına inanıyor. Ancak henüz burada değil. YAPAY ZEKANIN BUGÜN FARK YARATTIĞI YER Bununla birlikte, AI ve ML’nin mühendislik iş akışlarına ölçülebilir değer katmaya başladığı birkaç alan var: 1. TAHMINI KONTROLLER VE OPTIMIZASYON Bina otomasyonunda, AI kontrol stratejilerini iyileştirmek için giderek daha fazla kullanılıyor. Tahmini modeller, gerçek zamanlı tepki vermek yerine öngörülen koşullara göre ayar noktalarını optimize edebilir. Örneğin, soğutulmuş su sistemi, öngörülen dış sıcaklıklara ve doluluk programlarına yanıt olarak önceden ayarlama yaparak verimliliği ve konforu iyileştirebilir. Bazı akıllı bina platformları artık zamanla performanslarını iyileştirmek için takviyeli öğrenmeyi (deneme yanılma yoluyla öğrenen bir tür AI) birleştiriyor. Dikkatlice uygulandığında ve yakından izlendiğinde, bu sistemler enerji tüketimini ve operasyonel maliyetleri azaltabilir. 2. ARIZA TESPITI VE TANILAMA (FDD) Yapay zeka destekli arıza tespit araçları, anormallikleri tespit etmek, operatörleri uyarmak ve hatta düzeltici eylemler önermek için bina sistemi verilerini gerçek zamanlı olarak analiz edebilir. Bu araçlar tanılama süresini azaltır, bakım planlamasını iyileştirir ve küçük sorunların maliyetli arızalara dönüşmesini önlemeye yardımcı olur. Ancak mühendisler döngüde kalmalıdır. Otomatik teşhisler yalnızca kendilerine verilen veriler ve modellerin arkasındaki varsayımlar kadar iyidir. 3. TASARIM YARDIMI VE YÜK TAHMINI Bazı yazılım platformları artık erken aşama tasarımını desteklemek için ML kullanıyor. Örneğin, algoritmalar geçmiş proje verilerine dayanarak ısıtma ve soğutma yüklerini tahmin edebilir veya karşılaştırılabilir bina tiplerine dayanarak ekipman TEKNOLOJI
RkJQdWJsaXNoZXIy MTcyMTY=