Жан-Симон Вене, съосновател и технически директор на BrainBox AI – Серия интервюта

BrainBox AI използва самоадаптираща се технология за изкуствен интелект, за да оптимизира проактивно потреблението на енергия на един от най-големите допринасящи за изменението на климата: Сградите. AI двигателят поддържа самостоятелно работеща сграда, която не изисква човешка намеса.

Жан-Симон Вене е съосновател и технически директор на BrainBox AI.

Какво ви вдъхнови да стартирате BrainBox AI?

Моето пътуване в HVAC технологията започна, докато работех по проекти за енергийна ефективност в Северна Америка и Европа. През този етап от живота си се занимавах с технологията в множество сгради. Това бяха сгради с различни размери и предназначение, от хотели до центрове за данни. Бързо ми стана ясно, че подходите за непрекъснато пускане в експлоатация ще генерират постоянни енергийни спестявания, но ще изискват огромни количества както финансов, така и човешки капитал. Имайки предвид това, се заех да намеря начин да разработя AI базов подход за въвеждане в експлоатация, за да осигуря ново по-дълготрайно HVAC решение, което би използвало ефективно технологиите на сградата, за да увеличи максимално спестяванията, като същевременно минимизира дискомфорта на обитателите. Крайният продукт от това пътуване беше BrainBox AI, решение, което е едновременно евтино и изисква малко човешки капитал.

Колко сложен е процесът на преоборудване на съществуваща сграда с BrainBox AI?

BrainBox AI вероятно е едно от най-простите решения за инсталиране в пространството за оптимизация на ОВК или автоматизация на сгради. Всъщност ние обикновено изобщо не наричаме инсталацията си преоборудване. Процесът на монтаж отнема около 2-3 часа, а цялостното изпълнение на проекта изисква около 10 часа работно време на собственика на сградата. След тази инсталация се провежда 6-8-седмичен период на обучение на AI. След това AI двигателят е готов да контролира сградата въз основа на уникалния енергиен профил на сградата, който е разработил.

Можете ли да ни разкажете как BrainBox AI използва машинно обучение, за да намали консумацията на енергия и да подобри комфорта на обитателите на сградата?

Нашето решение съчетава енергийни уравнения, които са разработени за всеки уникален енергиен профил на сграда със задълбочено обучение и данни от времеви серии, за да изчисли как всяка зона ще реагира на променящите се условия (например времето) с течение на времето. По-конкретно, нашите невронни мрежи за дълбоко обучение могат да погледнат в бъдещето и да предскажат състоянието на зона в сграда за 5 минути, 10 минути, 3 часа и 6 часа с 99.6% точност. Всъщност дори след 300 часа нашият AI двигател все още прави прогнози с удивителна прецизност. От тези прогнози нашият AI двигател определя най-добрия начин за управление на енергийния поток за всяка зона във вашата сграда, като гарантира най-големите икономии на енергия и комфорта на обитателите.

За какъв вид спестяване на енергия потенциално говорим?

BrainBox AI може да намали общите енергийни разходи на сграда с до 25%, като има значително въздействие не само върху долната линия на собственика на сградата, но и върху въглеродния отпечатък на сградата.

Кои са някои примери за точките от данни, които се събират?

Ние използваме съществуващи данни от сградни системи (като BMS, системи за контрол на достъпа или сензори), както и източници на трети страни (като време и заетост), за да стимулираме вземането на решения. Основната отличителна черта на BrainBox AI е, че ние използваме само данните, които в момента са налични във вашата сграда. Не е необходимо да разполагате с допълнително оборудване или сензори, за да работи BrainBox AI.

BrainBox AI използва дълбоко обучение за оптимизиране на енергийната ефективност. Колко време трябва да се събират и анализират данните, преди да се видят подобрения в енергийната ефективност?

AI изисква минимален период на обучение от 6-8 седмици, през това време той ще събере всички необходими данни.

С такава положителна полза за изменението на климата дали BrainBox AI или неговите клиенти могат да се възползват от данъчни кредити от провинция Квебек или федералното правителство на Канада? Ако не, смятате ли, че това може да е възможност в бъдеще?

Ползвахме се от данъчни кредити за научноизследователска и развойна дейност и се надяваме да се ангажираме повече с провинциалните и федералните правителства в бъдеще.

През ноември 2019 г. BrainBox AI обяви присъединяването си към MaRS Discovery District, най-големият център за градски иновации в Северна Америка. Как този опит е от полза за BrainBox AI?

MaRS Discovery District е страхотен партньор, който подкрепя BrainBox AI в неговите усилия за комерсиализация и промоция. MaRS подкрепи BrainBox AI по много начини, включително участие в международни събития за устойчивост и CleanTech, номинация за водеща канадска CleanTech компания, лобиране на различни нива на управление, медийни събития и много други. Като цяло MaRS е силен застъпник за стартиращи компании CleanTech за нас.

Какво виждате като следващата еволюция в AI, когато става въпрос за оптимизиране на HVAC?

В близко бъдеще има няколко нови иновации, които ще бъдат въведени на пазара на HVAC благодарение на AI, като ранно откриване на неизправности, автоматично преместване на товара и в крайна сметка нови технологични платформи, използващи интелигентност на рояк за оптимизиране на енергийната мрежа.

Нещо друго, което бихте искали да споделите за BrainBox AI?

Ние сме много горди, че работим с невероятни изследователски институции, за да подпомогнем развитието на нашите AI модели. BrainBox AI работи в сътрудничество с Националната лаборатория за възобновяема енергия на Министерството на енергетиката на САЩ (NREL), Института за валоризация на данни (IVADO), както и с образователни институции, включително университета McGill в Монреал и École de technologie supérieure (ETS).

Това е много уникален подход за борба с изменението на климата. За всеки, който иска да научи повече, моля посетете BrainBox AI.