ブレインボックスAIのジーン・シモン・ヴェンヌ、共同創設者兼CTO – インタビュー・シリーズ

ブレインボックスAIは、自己適応型の人工知能技術を利用して、気候変動の大きな要因である建物のエネルギー消費を積極的に最適化します。AIエンジンは、人間の介入を必要としない、自己運行型の建物をサポートします。

ジーン・シモン・ヴェンヌは、ブレインボックスAIの共同創設者兼CTOです。

ブレインボックスAIを立ち上げるきっかけとなったものは何ですか？

私は、北米とヨーロッパのエネルギー効率プロジェクトに取り組みながら、HVAC技術への取り組みを始めました。当時の私は、ホテルからデータセンターまで、さまざまなサイズと目的の建物で技術に取り組みました。継続的なコミッショニング・アプローチにより、エネルギーを節約できることがすぐにわかりましたが、多大な資金と人的資源を必要とすることもわかりました。そこで、私は、HVACの新しい長期的な解決策を提供するために、AIベースのコミッショニング・アプローチを開発する方法を探しました。最終的な製品は、ブレインボックスAIで、費用がかからないし、人的資源も少なくて済む解決策です。

既存の建物にブレインボックスAIを導入するプロセスはどのくらい複雑ですか？

ブレインボックスAIは、HVAC最適化または建物自動化の分野で最も簡単にインストールできる解決策の1つです。実際、インストールをリトロフィットと呼ぶことはほとんどありません。インストールプロセスは約2〜3時間で完了し、建物所有者のスタッフは約10時間のプロジェクト実施に携わる必要があります。その後、6〜8週間のAI学習期間があり、AIエンジンは、独自の建物エネルギー・プロファイルを開発した後、建物を制御する準備が整います。

ブレインボックスAIが機械学習を使用してエネルギー消費を削減し、建物の居住者にとって快適性を向上させる方法について説明してください。

私たちの解決策は、各建物のエネルギー・プロファイルに基づいて開発されたエネルギー方程式を、ディープラーニングと時系列データと組み合わせて、建物の各ゾーンが変化する条件（例：天気）に反応する方法を計算します。具体的には、私たちのディープラーニング・ニューラル・ネットワークは、5分、10分、3時間、6時間後のゾーンの状態を予測できます。実際、300時間後でも、AIエンジンは予測を続けています。予測に基づいて、AIエンジンは、各ゾーンのエネルギー・フローを最適化し、最大のエネルギー節約と居住者の快適性を確保します。

どのようなエネルギー節約が可能になるのでしょうか？

ブレインボックスAIは、建物の総エネルギー・コストを最大25%削減できます。これは、建物所有者の収益性に大きな影響を与えると同時に、建物の炭素足跡にも大きな影響を与えることになります。

どのようなデータ・ポイントが収集されるのでしょうか？

私たちは、建物のシステム（BMS、セキュリティシステム、センサーなど）と第三者ソース（天気、占有率など）から既存のデータを利用して、意思決定を支援します。ブレインボックスAIの主な違いは、既存のデータのみを使用することです。ブレインボックスAIを動作させるために、追加の機器やセンサーを展開する必要はありません。

ブレインボックスAIがディープラーニングを使用してエネルギー効率を最適化する場合、エネルギー効率の向上が見られるまでにどれくらいの期間が必要になりますか？

AIエンジンには、最低6〜8週間の学習期間が必要です。この期間中に、必要なすべてのデータを収集します。

ブレインボックスAIは、気候変動に大きな影響を与えることができます。ブレインボックスAIまたはそのクライアントは、ケベック州またはカナダ連邦政府から税制上のメリットを受けているのでしょうか？それとも、これは将来の可能性でしょうか？

私たちは、研究開発税制上のメリットを受けています。将来的には、州および連邦政府とより深く関わることを期待しています。

2019年11月、ブレインボックスAIは、北米最大の都市イノベーション・ハブであるMaRS Discovery Districtに参加することを発表しました。この経験は、ブレインボックスAIにどのようなメリットをもたらしましたか？

MaRS Discovery Districtは、商業化および宣伝活動をサポートしてくれる優れたパートナーです。MaRSは、国際的な持続可能性およびクリーン・テクノロジーイベントへの参加、カナダのトップ・クリーン・テクノロジー企業へのノミネート、政府へのロビー活動、メディア・イベントなど、さまざまな形でブレインボックスAIをサポートしてくれました。一般的に、MaRSは私たちにとって強力なクリーン・テクノロジー・スタートアップの擁護者です。

HVACの最適化におけるAIの次の進化は何でしょうか？

近い将来、AIにより、HVAC市場にいくつかの新しい革新がもたらされることになります。たとえば、早期の故障検出、自動負荷シフト、そして最終的には、エネルギー・グリッドの最適化のためのスウォーム・インテリジェンスを使用した新しいテクノロジー・プラットフォームなどです。

ブレインボックスAIについてさらに共有したいことはありますか？

私たちは、AIモデル開発を支援するために、素晴らしい研究機関と協力していることを誇りに思っています。ブレインボックスAIは、米国エネルギー省の国立再生可能エネルギー研究所（NREL）、データ・バリュエーション研究所（IVADO）および、モントリオールのマギル大学、エコール・ド・テクノロジー・シュペリウール（ETS）などの教育機関と協力しています。

これは、気候変動に対抗するための非常にユニークなアプローチです。詳しく知りたい場合は、ブレインボックスAIを訪問してください。