جان سيمون فين، المؤسس المشارك ومدير التكنولوجيا في BrainBox AI – سلسلة المقابلات

BrainBox AI تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي التي تتكيف ذاتيًا لتحسين استهلاك الطاقة من أحد أكبر المساهمين في تغير المناخ: المباني. يدعم محرك الذكاء الاصطناعي مبنى يعمل بشكل مستقل لا يتطلب أي تدخل بشري.

جان سيمون فين هو المؤسس المشارك ومدير التكنولوجيا في BrainBox AI.

ما هو ما ألهمك لإطلاق BrainBox AI؟

بدأت رحلتي في تقنية HVAC أثناء العمل على مشاريع كفاءة الطاقة في جميع أنحاء أمريكا الشمالية وأوروبا. خلال هذه المرحلة من حياتي، تعاملت مع التكنولوجيا في مجموعة متنوعة من المباني. كانت هذه المباني من مختلف الأحجام والأغراض، بدءًا من الفنادق وصولًا إلى مراكز البيانات. أدركت بسرعة أن نهج التكليف المستمر سينتج عنه وفورات في الطاقة بشكل مستمر، ولكنها ستتطلب كميات كبيرة من رأس المال البشري والمالي. مع هذا في الاعتبار، انتهجت إلى البحث عن طريقة لتحقيق نهج تكليف قائم على الذكاء الاصطناعي لتقديم حل جديد لتقنية HVAC أكثر استمرارًا، والذي سوف يستفيد من تكنولوجيا المبنى بشكل فعال لتحقيق أقصى وفورات مع تقليل عدم راحة السكان. كان المنتج النهائي لهذه الرحلة هو BrainBox AI، وهو حل رخيص ويتطلب قليلًا من رأس المال البشري.

ما مدى تعقيد عملية تركيب BrainBox AI في مبنى موجود؟

BrainBox AI هو واحد من أبسط الحلول للتثبيت في مجال تحسين وتوظيف HVAC. في الواقع، نعتبر أن التثبيت لا يتطلب سوى 2-3 ساعات، ويحتاج المشروع كله إلى 10 ساعات من وقت موظفي المبنى. بعد التثبيت، يأتي فترة تعلم الذكاء الاصطناعي التي تستمر لمدة 6-8 أسابيع. بعد ذلك، يكون محرك الذكاء الاصطناعي جاهزًا للسيطرة على المبنى بناءً على ملف الطاقة الفريد الذي تم تطويره.

يمكنك أن توضح لنا كيف يستخدم BrainBox AI التعلم الآلي لتحسين استهلاك الطاقة ورفاهية سكان المبنى؟

يتضمن حلنا معادلات الطاقة التي تم تطويرها لكل ملف طاقة مبنى فريد مع التعلم العميق وبيانات السلاسل الزمنية لحساب كيفية استجابة كل منطقة لتغيرات الظروف (على سبيل المثال، الطقس) بمرور الوقت. على وجه التحديد، يمكن لشبكات التعلم العميق الخاصة بنا النظر إلى المستقبل وتوقع حالة منطقة في المبنى في غضون 5 دقائق، 10 دقائق، 3 ساعات و6 ساعات بدقة تبلغ 99.6٪. في الواقع، حتى عند 300 ساعة، لا يزال محرك الذكاء الاصطناعي يقدم تنبؤات بدقة مذهلة. من هذه التنبؤات، يحدد محرك الذكاء الاصطناعي أفضل طريقة لإدارة تدفق الطاقة لكل منطقة في المبنى من خلال ضمان أكبر وفورات في الطاقة ورفاهية السكان.

ما هو نوع وفورات الطاقة التي نتحدث عنها؟

يمكن لـ BrainBox AI تقليل التكلفة الإجمالية للطاقة في المبنى بنسبة تصل إلى 25٪، مما يؤثر بشكل كبير ليس فقط على نتائج ملكية المبنى ولكن أيضًا على بصمة الكربون للمبنى.

ما هي بعض الأمثلة على نقاط البيانات التي يتم جمعها؟

نستخدم البيانات الحالية من أنظمة المباني (مثل أنظمة التحكم في الوصول إلى المباني وأجهزة الاستشعار) بالإضافة إلى مصادر خارجية (مثل الطقس والاشغال) لاتخاذ القرارات. يُعد أحد الميزات الفريدة لـ BrainBox AI هو أننا نستخدم فقط البيانات المتاحة حاليًا في المبنى. لا تحتاج إلى نشر أي معدات أو أجهزة استشعار إضافية لجعل BrainBox AI يعمل.

يستخدم BrainBox AI التعلم العميق لتحسين كفاءة الطاقة. كم من الوقت تحتاج البيانات إلى أن تتم جمعها وتحليلها قبل أن تظهر وفورات في كفاءة الطاقة؟

يتطلب الذكاء الاصطناعي فترة تعلم قصيرة تبلغ 6-8 أسابيع، خلال هذه الفترة سيتم جمع جميع البيانات التي يحتاجها.

مع الفوائد الإيجابية على تغير المناخ، هل استفاد BrainBox AI أو عملاؤها من الائتمانات الضريبية من قبل مقاطعة كيبيك أو الحكومة الفيدرالية لكندا؟ إذا لم يكن الأمر كذلك، هل تعتقد أن هذا قد يكون ممكنًا في المستقبل؟

لقد استفدنا من الائتمانات الضريبية للبحث والتطوير ونأمل المشاركة بشكل أكبر مع الحكومات الإقليمية والفيدرالية في المستقبل.

في نوفمبر 2019 أعلنت BrainBox AI عن الانضمام إلى MaRS Discovery District، أكبر مركز للابتكار الحضري في أمريكا الشمالية. كيف استفادت BrainBox AI من هذه التجربة؟

MaRS Discovery District هو شريك رائع يدعم BrainBox AI في جهود التسويق والترويج. دعم MaRS BrainBox AI في العديد من الطرق، بما في ذلك المشاركة في فعاليات الاستدامة والتقنية النظيفة الدولية، وترشيحها كأفضل شركة كندية للتقنية النظيفة، والlobbying على مختلف مستويات الحكومة، وأحداث الإعلام، وغيرها الكثير. بشكل عام، كان MaRS مدافعًا قويًا عن الشركات الناشئة للتقنية النظيفة من أجلنا.

ماذا ترى كالتطور التالي في الذكاء الاصطناعي لتحسين HVAC؟

في المستقبل القريب، هناك العديد من الابتكارات الجديدة التي ستأتي إلى سوق HVAC بفضل الذكاء الاصطناعي، مثل الكشف المبكر عن الأعطال، وتبديل الحمل التلقائي، ومنصات التكنولوجيا الجديدة التي تستخدم ذكاء السرب لتحسين شبكة الطاقة.

هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول BrainBox AI؟

نحن فخورون للغاية بالعمل مع مؤسسات بحثية رائعة لدعم تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا. تعمل BrainBox AI بالتعاون مع وزارة الطاقة الأمريكية لمعهد الطاقة المتجددة الوطني (NREL)، ومعهد قيمة البيانات (IVADO)، بالإضافة إلى المؤسسات التعليمية بما في ذلك جامعة مكغيل في مونتريال وÉcole de technologie supérieure (ETS).

هذه是一ريقة فريدة لمكافحة تغير المناخ. لأي شخص يرغب في معرفة المزيد، يرجى زيارة BrainBox AI.