Жан-Сімон Венн, співзасновник і технічний директор BrainBox AI – Серія інтерв’ю

BrainBox AI використовує технологію штучного інтелекту, яка самостійно адаптується, щоб проактивно оптимізувати споживання енергії одного з найбільших внесників зміни клімату: будівель. Двигун штучного інтелекту підтримує будівлю, яка самостійно функціонує і не потребує втручання людини.

Жан-Сімон Венн є співзасновником і технічним директором BrainBox AI.

Що надихнуло вас на запуск BrainBox AI?

Моя подорож у сфері технологій опалення, вентиляції та кондиціонування повітря почалася під час роботи над проектами енергоефективності в Північній Америці та Європі. Під час цього етапу моєї життя я займався технологіями в багатьох будівлях. Це були будівлі різного розміру та призначення, від готелів до центрів обробки даних. Мені швидко стало зрозуміло, що підхід до безперервної комісії дозволить генерувати постійні енергозбереження, але це буде вимагати великих фінансових та людських ресурсів. З цим у виду, я вирішив знайти спосіб розробити підхід до комісії на основі штучного інтелекту, який би забезпечував нове, довготривале рішення для системи опалення, вентиляції та кондиціонування повітря, яке би зробило ефективне використання технологій будівель для максимізації збереження енергії та мінімізації дискомфорту мешканців. Фінальним продуктом цієї подорожі став BrainBox AI, рішення, яке є недорогим і вимагає мінімального людського капіталу.

Як складна процедура модернізації існуючої будівлі за допомогою BrainBox AI?

BrainBox AI, ймовірно, одне з найпростіших рішень для установки в сфері оптимізації опалення, вентиляції та кондиціонування повітря чи автоматизації будівель. Насправді ми навіть не називаємо нашу установку модернізацією. Процес установки займає близько 2-3 годин, а весь проект реалізації вимагає близько 10 годин часу персоналу будівлі. Після цього відбувається 6-8-тижневий період навчання штучного інтелекту. Потім двигун штучного інтелекту готовий контролювати будівлю на основі унікального енергетичного профілю будівлі, який він розробив.

Можете розказати нам, як BrainBox AI використовує машинне навчання для зменшення споживання енергії та покращення комфорту мешканців будівель?

Наше рішення поєднує енергетичні рівняння, розроблені для кожного унікального енергетичного профілю будівлі, з глибоким навчанням та часовими рядами даних для розрахунку того, як кожна зона реагуватиме на зміну умов (наприклад, погоди) з часом. Конкретно, наші глибокі нейронні мережі можуть передбачити стан будівлі за 5 хвилин, 10 хвилин, 3 години та 6 годин з точністю 99,6%. Насправді, навіть через 300 годин наш двигун штучного інтелекту все ще робить передбачення з вражаючою точністю. На основі цих передбачень наш двигун штучного інтелекту визначає найкращий спосіб керування потоком енергії для кожної зони в будівлі, забезпечуючи найбільше збереження енергії та комфорт мешканців.

Які енергозбереження ми можемо очікувати?

BrainBox AI може зменшити загальну вартість енергії будівлі до 25%, що суттєво впливає не тільки на фінансовий результат власника будівлі, але й на її вуглецевий слід.

Які приклади даних, які збираються?

Ми використовуємо існуючі дані будівельних систем (наприклад, системи управління будівлею, системи контролю доступу чи датчики) та дані третіх сторін (наприклад, погода та зайнятість) для прийняття рішень. Однією з основних переваг BrainBox AI є те, що ми використовуємо тільки дані, які вже доступні в вашій будівлі. Вам не потрібно розгортати додаткове обладнання чи датчики, щоб зробити BrainBox AI працездатним.

BrainBox AI використовує глибоке навчання для оптимізації енергоефективності. Як довго потрібно зібрати та проаналізувати дані, перш ніж будуть помітні енергозбереження?

Штучний інтелект потребує мінімального періоду навчання 6-8 тижнів, протягом якого він збирає всі необхідні дані.

З такою позитивною перевагою щодо зміни клімату, чи BrainBox AI чи його клієнти мали можливість скористатися податковими кредитами від провінції Квебек чи федерального уряду Канади? Якщо ні, чи це може бути можливим у майбутньому?

Ми скористалися податковими кредитами на дослідження та розвиток, і сподіваємося на подальшу співпрацю з провінційним та федеральним урядами в майбутньому.

У листопаді 2019 року BrainBox AI оголосила про приєднання до району відкриттів MaRS, найбільшого міського інноваційного хабу в Північній Америці. Як цей досвід приніс користь BrainBox AI?

MaRS Discovery District є чудовим партнером, який підтримує BrainBox AI у його комерційних та просувальних зусиллях. MaRS підтримав BrainBox AI багатьма способами, включаючи участь у міжнародних заходах з питань сталості та CleanTech, номінацію на звання найкращої канадської CleanTech-компанії, лобіювання на різних рівнях уряду, медійні заходи та багато іншого. Загалом, MaRS став сильним адвокатом для нас як CleanTech-стартапу.

Що ви бачите як наступну еволюцію штучного інтелекту в оптимізації опалення, вентиляції та кондиціонування повітря?

У найближчому майбутньому будуть представлені кілька нових інновацій на ринку опалення, вентиляції та кондиціонування повітря завдяки штучному інтелекту, таких як раннє виявлення несправностей, автоматичний перенос навантаження та, врешті-решт, нові технологічні платформи, які використовують інтелект рою для оптимізації енергетичної сітки.

Чи є ще щось, що ви хотіли б поділитися про BrainBox AI?

Ми дуже гордимося тим, що працюємо з чудовими дослідницькими інститутами, які допомагають нам у розробці наших моделей штучного інтелекту. BrainBox AI співпрацює з Національним лабораторією відновлюваної енергії Міністерства енергетики США (NREL), Інститутом валоризації даних (IVADO), а також освітніми закладами, включаючи Університет Макгілла в Монреалі та Вищу школу технологій (ETS).

Це дуже унікальний підхід до боротьби зі зміною клімату. Для тих, хто бажає дізнатися більше, просимо відвідати BrainBox AI.