Questa IA può dire se la tua casa sta sprecando energia – solo guardandola
Questa IA può rilevare se la tua casa sta consumando energia in modo inefficace - solo guardandola
Due ricercatori dell’Università di Cambridge hanno sviluppato un algoritmo di apprendimento profondo che potrebbe rendere più facile, veloce e conveniente identificare le abitazioni che sprecano energia – una fonte significativa di emissioni di gas serra.
Allenato su dati open source, tra cui certificati di prestazione energetica e immagini satellitari, l’IA è stata in grado di classificare le cosiddette abitazioni “difficili da decarbonizzare” con una precisione del 90%, secondo lo studio. Queste case sono difficili da elettrificare o ristrutturare per vari motivi, tra cui l’età, la struttura o la posizione.
Il modello può individuare le parti specifiche degli edifici – come il tetto e le finestre – che perdono più calore, e identificare se una casa è vecchia o moderna. Tuttavia, i ricercatori sono fiduciosi di poter aumentare significativamente i dettagli e l’accuratezza del modello nel tempo.
Il Regno Unito si propone di decarbonizzare tutte le abitazioni, anche quelle poco isolate, entro il 2050. Ma senza un modo per identificare le “proprietà problematiche” ad alta priorità, i responsabili delle politiche potrebbero avere difficoltà nel raggiungere questi obiettivi, hanno dichiarato i ricercatori.
“Questo è il primo caso in cui l’IA è stata addestrata per identificare gli edifici difficili da decarbonizzare utilizzando dati open source”, ha detto la dott.ssa Ronita Bardhan, responsabile del Gruppo di Design Sostenibile di Cambridge e co-autrice dello studio.
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“I responsabili delle politiche hanno bisogno di sapere quante case devono decarbonizzare, ma spesso mancano loro le risorse per effettuare audit dettagliati su ogni abitazione. Il nostro modello può indirizzarli alle case ad alta priorità, risparmiando loro tempo e risorse preziose”, ha continuato.
Bardhan e l’altro autore dello studio, Maoran Sun, dicono di lavorare ora a un framework ancora più avanzato che includerà ulteriori livelli di dati, come l’uso dell’energia, i livelli di povertà e immagini termiche delle facciate degli edifici. Si aspettano che questo aumenti l’accuratezza del modello e fornisca informazioni ancora più dettagliate.
Fino ad ora, le decisioni politiche sulla decarbonizzazione si sono basate su evidenze derivate da dataset limitati, secondo i ricercatori, che si mostrano ottimisti sul potere dell’IA di cambiare questa situazione. La capacità degli algoritmi di IA di estrarre valore da enormi quantità di dati è senza dubbio un elemento che può fare la differenza per la risoluzione di problemi complessi.
Oltre all’accademia, ci sono innumerevoli aziende che stanno utilizzando l’IA per affrontare il cambiamento climatico. Pensiamo solo a Dryad Networks, con sede a Berlino, che utilizza l’apprendimento automatico per accelerare i tempi di rilevamento degli incendi boschivi, o a 7Analytics in Norvegia, che utilizza l’IA per prevedere al meglio le alluvioni e minimizzare i danni alle infrastrutture.
