論文の概要: AI4EF: Artificial Intelligence for Energy Efficiency in the Building Sector
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04045v1
- Date: Thu, 05 Dec 2024 10:36:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-06 14:40:04.734309
- Title: AI4EF: Artificial Intelligence for Energy Efficiency in the Building Sector
- Title（参考訳）: AI4EF: 建築部門におけるエネルギー効率のための人工知能
- Authors: Alexandros Menelaos Tzortzis, Georgios Kormpakis, Sotiris Pelekis, Ariadni Michalitsi-Psarrou, Evangelos Karakolis, Christos Ntanos, Dimitris Askounis,
- Abstract要約: AI4EFは、エネルギーの適合性と効率の最適化を構築するための意思決定をサポートするために設計された、高度なユーザー中心のツールである。
AI4EFは機械学習(ML)とデータ駆動の洞察を活用し、利害関係者がエネルギー消費、再適合コスト、環境影響をモデル化し、分析し、予測することを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.48549968280562
- License:
- Abstract: AI4EF, Artificial Intelligence for Energy Efficiency, is an advanced, user-centric tool designed to support decision-making in building energy retrofitting and efficiency optimization. Leveraging machine learning (ML) and data-driven insights, AI4EF enables stakeholders such as public sector representatives, energy consultants, and building owners to model, analyze, and predict energy consumption, retrofit costs, and environmental impacts of building upgrades. Featuring a modular framework, AI4EF includes customizable building retrofitting, photovoltaic installation assessment, and predictive modeling tools that allow users to input building parameters and receive tailored recommendations for achieving energy savings and carbon reduction goals. Additionally, the platform incorporates a Training Playground for data scientists to refine ML models used by said framework. Finally, AI4EF provides access to the Enershare Data Space to facilitate seamless data sharing and access within the ecosystem. Its compatibility with open-source identity management, Keycloak, enhances security and accessibility, making it adaptable for various regulatory and organizational contexts. This paper presents an architectural overview of AI4EF, its application in energy efficiency scenarios, and its potential for advancing sustainable energy practices through artificial intelligence (AI).
- Abstract（参考訳）: AI4EF(人工知能・フォー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー・エナジー)は、エネルギー
AI4EFは、機械学習(ML)とデータ駆動の洞察を活用することで、公共セクターの代表者、エネルギーコンサルタント、建築所有者などのステークホルダーがエネルギー消費のモデル化、分析、予測、再適合コスト、建築アップグレードの環境影響を可能にする。
モジュラーフレームワークを備えたAI4EFには、カスタマイズ可能なビルの改造、太陽光発電の設置評価、建設パラメータを入力し、省エネと炭素削減の目標を達成するためのカスタマイズされたレコメンデーションを受け取るための予測モデリングツールが含まれている。
さらにこのプラットフォームには、データサイエンティストがこれらのフレームワークで使用されるMLモデルを洗練するためのトレーニングプレイグラウンドが組み込まれている。
最後に、AI4EFはエコシステム内のシームレスなデータ共有とアクセスを容易にするために、Enershare Data Spaceへのアクセスを提供する。
オープンソースのアイデンティティ管理であるKeycloakとの互換性により、セキュリティとアクセシビリティが向上し、さまざまな規制や組織的なコンテキストに適応できる。
本稿では,AI4EFのアーキテクチャ概要,エネルギー効率シナリオへの応用,人工知能(AI)による持続可能なエネルギー実践の促進の可能性について述べる。
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