Jean-Simon Venne, BrainBox AI’nin Kurucu Ortağı ve CTO’su – Röportaj Serisi

BrainBox AI self-adapting yapay zeka teknolojisini kullanarak bir binanın enerji tüketimini proaktif olarak optimize eder. AI motoru, insan müdahalesi gerektirmeyen bir binayı destekler.

Jean-Simon Venne, BrainBox AI’nin Kurucu Ortağı ve CTO’sudur.

Sizi BrainBox AI’yi başlatmaya neler teşvik etti?

Isıtma, havalandırma ve iklimlendirme teknolojisi üzerine çalışırken, Kuzey Amerika ve Avrupa’daki enerji verimliliği projeleri üzerinde çalışmaya başladım. Bu dönemde, farklı boyutlarda ve amaçlarda binalarla çalıştım; otellerden veri merkezlerine kadar. Sürekli komisyonlama yaklaşımlarının tutarlı enerji tasarrufu sağlayacağını, ancak önemli miktarda finansal ve insan sermayesi gerektireceğini nhanh chóng anladım. Bunu göz önünde bulundurarak, enerji tüketimini optimize etmek için bir AI tabanlı komisyonlama yaklaşımı geliştirmeye çalıştım. Bu yolculuğun sonucu, BrainBox AI oldu; bu, ucuz ve az insan sermayesi gerektiren bir çözümdür.

Mevcut bir binayı BrainBox AI ile donatmak ne kadar karmaşıktır?

BrainBox AI, HVAC optimizasyonu veya bina otomasyon alanı için en basit çözümlerden biridir. Aslında, kurulumumuzu genellikle “retrofit” olarak adlandırmayız. Kurulum süreci yaklaşık 2-3 saat sürer ve tüm proje uygulaması, bina sahibinin personelinin yaklaşık 10 saatini gerektirir. Bu kurulumun ardından, 6-8 haftalık bir AI öğrenme dönemi başlar. Daha sonra, AI motoru, geliştirdiği benzersiz bina enerji profiline göre binayı kontrol etmeye hazır olur.

BrainBox AI’nin enerji tüketimini azaltmak ve bina sakinlerinin konforunu artırmak için makine öğrenimi nasıl kullanabileceğini açıklar mısınız?

Çözümümüz, her benzersiz bina enerji profili için geliştirilen enerji denklemlerini, derin öğrenme ve zaman serisi verilerini birleştirir. Daha spesifik olarak, derin öğrenme sinir ağlarımız, bir binanın bir bölgesinin, değişen koşullara (örneğin hava durumu) karşı 5 dakika, 10 dakika, 3 saat ve 6 saat sonra nasıl tepki vereceğini %99,6’lık bir doğrulukla öngörebilir. Aslında, 300 saat sonra bile, AI motorumuz hala şaşılacak bir doğrulukla tahminlerde bulunmaya devam eder. Bu tahminlerden, AI motoru, her bölgenin enerji akışını en iyi şekilde yönetmek için, en fazla enerji tasarrufu ve sakin konforunu sağlayarak, binanın her bölgesini kontrol eder.

Ne tür enerji tasarrufundan bahsediyoruz?

BrainBox AI, bir binanın toplam enerji maliyetini %25’e kadar azaltabilir; bu, bir binanın karlılığına ve karbon ayak izine önemli bir etkisi olur.

Toplanan bazı veri noktaları nelerdir?

Çözümümüz, bina sistemlerinden (örneğin BMS, erişim kontrol sistemleri veya sensörler) ve üçüncü taraf kaynaklardan (örneğin hava durumu ve doluluk) mevcut verileri kullanır. BrainBox AI’nin bir farklılaştırıcısı, yalnızca binanızda zaten mevcut olan verileri kullanmasıdır. BrainBox AI’nin çalışması için ek ekipman veya sensörler dağıtmaya gerek yoktur.

BrainBox AI derin öğrenmeyi enerji verimliliğini optimize etmek için kullanır. Enerji verimliliği kazanımlarının görülmesi için veri toplama ve analizinin ne kadar sürmesi gerekir?

AI motoru, minimum 6-8 haftalık bir öğrenme dönemine ihtiyaç duyar; bu süre zarfında, gerekli tüm verileri toplar.

İklim değişikliğine öyle olumlu bir etkisi olan BrainBox AI veya müşterileri, Quebec Eyaleti veya Kanada Federal Hükümeti tarafından vergi kredileri elde edebildiler mi? Eğer değilse, gelecekte bu bir olanak olabilir mi?

Araştırma ve geliştirme vergi kredileri elde ettik ve gelecekte eyalet ve federal hükümetlerle daha fazla işbirliği yapmayı umuyoruz.

Kasım 2019’da BrainBox AI, Kuzey Amerika’nın en büyük kentsel inovasyon merkezi olan MaRS Discovery District’e katıldığını duyurdu. Bu deneyim BrainBox AI için nasıl bir fayda sağladı?

MaRS Discovery District, BrainBox AI’nin ticari化 ve tanıtım çabalarına destek olan bir ortaktır. MaRS, BrainBox AI’yi çeşitli şekillerde destekledi; uluslararası sürdürülebilirlik ve CleanTech etkinliklerine katılım, Kanada’nın en iyi CleanTech şirketlerinden biri olarak aday gösterilme, hükümetin çeşitli seviyelerinde lobiler, medya etkinlikleri ve daha fazlası. Genel olarak, MaRS, bizim için güçlü bir CleanTech start-up savunucusu oldu.

İklim değişikliğine karşı savaşta BrainBox AI’nin benzersiz yaklaşımını neler yapıyor?

Harika araştırma kurumlarıyla birlikte çalışmaktan gurur duyuyoruz; bunlar, ABD Enerji Bakanlığı’nın Ulusal Yenilenebilir Enerji Laboratuvarı (NREL), Veri Değerlendirme Enstitüsü (IVADO) ve Montreal’in McGill Üniversitesi ve École de technologie supérieure (ETS) gibi eğitim kurumlarıdır. Bu, iklim değişikliğine karşı savaşta gerçekten benzersiz bir yaklaşımdır. Daha fazla bilgi öğrenmek isteyenler için lütfen BrainBox AI ziyaret edin.