論文の概要: B-SMART: A Reference Architecture for Artificially Intelligent Autonomic Smart Buildings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03219v1
• Date: Sun, 6 Nov 2022 20:56:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 17:14:21.204579
• Title: B-SMART: A Reference Architecture for Artificially Intelligent Autonomic Smart Buildings
• Title（参考訳）: B-SMART: インテリジェントなスマートビルディングのためのリファレンスアーキテクチャ
• Authors: Mikhail Genkin and J. J. McArthur
• Abstract要約: 我々は、自律型スマートビルディングのための最初の参照アーキテクチャであるB-を提示する。 我々は、既存のスマートビルへの人工知能の導入を加速するために、B-をいかに適用できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The pervasive application of artificial intelligence and machine learning algorithms is transforming many industries and aspects of the human experience. One very important industry trend is the move to convert existing human dwellings to smart buildings, and to create new smart buildings. Smart buildings aim to mitigate climate change by reducing energy consumption and associated carbon emissions. To accomplish this, they leverage artificial intelligence, big data, and machine learning algorithms to learn and optimize system performance. These fields of research are currently very rapidly evolving and advancing, but there has been very little guidance to help engineers and architects working on smart buildings apply artificial intelligence algorithms and technologies in a systematic and effective manner. In this paper we present B-SMART: the first reference architecture for autonomic smart buildings. B-SMART facilitates the application of artificial intelligence techniques and technologies to smart buildings by decoupling conceptually distinct layers of functionality and organizing them into an autonomic control loop. We also present a case study illustrating how B-SMART can be applied to accelerate the introduction of artificial intelligence into an existing smart building.
• Abstract（参考訳）: 人工知能と機械学習アルゴリズムの幅広い応用は、人間の経験の多くの産業や側面を変えつつある。 重要な産業トレンドの1つは、既存の人間の住居をスマートな建物に転換し、新しいスマートな建物を作ることだ。 スマートな建物は、エネルギー消費と関連する二酸化炭素排出量を減らすことで気候変動を緩和することを目指している。 これを実現するために、人工知能、ビッグデータ、機械学習アルゴリズムを活用してシステムパフォーマンスを学習し、最適化する。 これらの研究分野は、現在非常に急速に進化し、進歩していますが、スマートな建物に取り組んでいるエンジニアやアーキテクトが人工知能アルゴリズムや技術を体系的かつ効果的な方法で適用するためのガイダンスはほとんどありません。 本稿では,b-smart: the first reference architecture for autonomic smart buildingsについて述べる。 b-smartは、概念的に異なる機能層を分離し、それらを自律制御ループにまとめることで、人工知能技術と技術をスマートな建物に応用することを促進する。 また,既存のスマートビルへの人工知能の導入を加速するために,B-SMARTをどのように適用できるかを示すケーススタディを提案する。

関連論文リスト

• Artificial Intelligence Approaches for Energy Efficiency: A Review [0.0]
  国連は持続可能な開発目標を設定し、この論文は、第7(住宅・クリーンエネルギー)、第9(産業・イノベーション・インフラ)、第13(クライムアクション)の目標に焦点を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T16:24:52Z)
• Converging Paradigms: The Synergy of Symbolic and Connectionist AI in LLM-Empowered Autonomous Agents [55.63497537202751]
  コネクショニストと象徴的人工知能(AI)の収束を探求する記事 従来、コネクショナリストAIはニューラルネットワークにフォーカスし、シンボリックAIはシンボリック表現とロジックを強調していた。 大型言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人間の言語をシンボルとして扱う際のコネクショナリストアーキテクチャの可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T14:00:53Z)
• Leveraging dendritic properties to advance machine learning and neuro-inspired computing [0.0]
  脳は驚くほど有能で効率的なシステムです。 現在の人工知能システムは、生物エージェントにとって簡単なタスクで競争するのに苦労しながら、トレーニングのために膨大なリソースを必要としている。 脳にインスパイアされたエンジニアリングは、持続可能な次世代AIシステムを設計するための、有望な新しい道として登場した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T09:07:49Z)
• Introduction to Latent Variable Energy-Based Models: A Path Towards Autonomous Machine Intelligence [13.27120983899836]
  我々は、Yann LeCun氏の提案する未来の自律的知能のアーキテクチャの背景にある主要なアイデアを要約する。 特に、エネルギーベースおよび潜在変数モデルを導入し、LeCunの提案のビルディングブロックにそれらの利点を組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T03:55:26Z)
• Uncovering multifunctional mechano-intelligence in and through phononic metastructures harnessing physical reservoir computing [1.1602089225841632]
  近年の自律システムの進歩は、機械的領域、いわゆるメカノ・インテリジェンス(MI)において、次世代の適応構造や材料がより内蔵されたインテリジェンスを持つことへの強い需要を引き起こしている。 本稿では,物理貯水池計算フレームワークを用いた統合多機能MIの実現に必要な基盤を構築するための新しいアプローチを提案する。 すなわち、コンピュータのパワーと知性、すなわち知覚、意思決定、指揮といった様々な要素を機械的領域で直接具現化するために、インテリジェンスを達成するためにアドオンのデジタルコンピュータや巨大なエレクトロニクスにのみ依存する従来の適応型構造から前進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T18:31:44Z)
• Selected Trends in Artificial Intelligence for Space Applications [69.3474006357492]
  この章は、差別化可能なインテリジェンスとオンボード機械学習に焦点を当てている。 欧州宇宙機関(ESA)Advanced Concepts Team(ACT)から選ばれたいくつかのプロジェクトについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-10T07:49:50Z)
• Designing an AI-Driven Talent Intelligence Solution: Exploring Big Data to extend the TOE Framework [0.0]
  本研究の目的は、人材管理問題に対処するAI指向のアーティファクトを開発するための新しい要件を特定することである。 構造化機械学習技術を用いて実験的な研究を行うための設計科学手法が採用されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-25T10:42:50Z)
• Enabling Automated Machine Learning for Model-Driven AI Engineering [60.09869520679979]
  モデル駆動型ソフトウェアエンジニアリングとモデル駆動型AIエンジニアリングを実現するための新しいアプローチを提案する。 特に、私たちはAutomated MLをサポートし、AI集約システムの開発において、AIの深い知識のないソフトウェアエンジニアを支援します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-06T10:12:56Z)
• Empowering Things with Intelligence: A Survey of the Progress, Challenges, and Opportunities in Artificial Intelligence of Things [98.10037444792444]
  AIがIoTをより速く、より賢く、よりグリーンで、より安全にするための力を与える方法を示します。 まず、認識、学習、推論、行動の4つの視点から、IoTのためのAI研究の進歩を示す。 最後に、私たちの世界を深く再形成する可能性が高いAIoTの有望な応用をいくつかまとめる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T13:14:28Z)
• Future Trends for Human-AI Collaboration: A Comprehensive Taxonomy of AI/AGI Using Multiple Intelligences and Learning Styles [95.58955174499371]
  我々は、複数の人間の知性と学習スタイルの様々な側面を説明し、様々なAI問題領域に影響を及ぼす可能性がある。 未来のAIシステムは、人間のユーザと互いにコミュニケーションするだけでなく、知識と知恵を効率的に交換できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-07T21:00:13Z)
• Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research Challenges [80.39805582015133]
  民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。 ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。 本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T08:45:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。