Zonensysteme werden in der Gebäudetechnik eingesetzt, um Heizungs-, Lüftungs- und Kühlsysteme (HLK) präzise zu steuern. Die Integration von künstlicher Intelligenz bringt nun eine weiterentwickelte Funktionalität und Effizienzsteigerung für diese Technologien.
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Zonensysteme bieten eine detaillierte Steuerung der HLK, sodass sowohl die Temperatur, Luftfeuchtigkeit als auch die Belüftung auf die Bedürfnisse einzelner Bewohner oder Mitarbeiter abgestimmt werden können
Eine Möglichkeit, ein solches Maß an detaillierter Steuerung zu erreichen, besteht darin, das Zonensystem mit intelligenten Sensoren auszustatten, die kontinuierlich Daten zur Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Belüftung in jedem Raum erfassen und an das Steuersystem übermitteln. Aufgrund dieser detaillierten Informationen kann das System dann gezielt Einstellungen vornehmen, um den individuellen Präferenzen jedes Bewohners/Mitarbeiters gerecht zu werden.
Kostenoptimierung erfordert eine Automatisierung, bei der die HLK-Systeme auf die von Sensoren erfassten Daten reagieren. Hierbei kommt KI zum Einsatz, um auf Basis der verfügbaren Informationen die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Die Zukunft der Gebäudetechnik liegt in der Nutzung von Edge-Intelligenz
Historisch gesehen wurden KI-Systeme traditionell in einem zentralen Rechner betrieben. In den letzten Jahren hat sich jedoch der Einsatz von Cloud-Computing für diese Verarbeitung stark verbreitet. Wenn Daten von Sensoren in Gebäuden oder Fabrikhallen erfasst werden, werden sie an ein Cloud-System gesendet. Dort werden KI-Algorithmen verwendet, um Entscheidungen zu treffen, die anschließend an die HLK-Systeme zurückgesendet werden, um sie umzusetzen.
Eine der Herausforderungen bei der Nutzung der Cloud besteht darin, dass es eine gewisse Verzögerung gibt, während Daten gesendet werden und auf eine Antwort gewartet wird. Dies kann zu unerwünschten Verzögerungen führen, zum Beispiel wenn das Licht in einem intelligenten Gebäude erst ein oder zwei Sekunden nach dem Betätigen des Schalters angeht. Außerdem müssen bei der Datenübertragung Kosten berücksichtigt werden und das System ist auf eine ständige und zuverlässige Kommunikationsverbindung angewiesen, da ein Ausfall dieser Verbindung unerwünschte Folgen haben kann, wie etwa den Ausfall der Heizung, wenn ein Problem mit der Internetverbindung besteht.
Statt auf Cloud-KI wird vermehrt auf Edge Intelligence gesetzt, bei dem die Verarbeitung und der KI-Algorithmus direkt an den Sensoren und Aktoren im Netzwerkrand erfolgen. Dadurch werden die Einschränkungen der Cloud-Nutzung überwunden. In intelligenten Gebäuden bieten Zonensysteme aufgrund ihrer Nähe zur Umgebung eine besonders effektive Umsetzung von Edge-Intelligenz.
Wo versteckt sich bloß die Edge-Intelligenz?
Aus Sicht der Verantwortlichen in der Industrie kann die Edge in speziellen Geräten wie Maschinenschnittstellen oder IoT-Gateways liegen, die eine direkte Verbindung zwischen den industriellen Anlagen und den Cloud-Diensten herstellen. Dadurch wird eine schnelle Datenübertragung und -verarbeitung gewährleistet.
Laut Silicon Labs befindet sich die Grenze des Netzwerks bei der Verarbeitung auf der Sensorebene, während die Edge sich direkt neben den erfassten Größen befindet. Dies ist jedoch nur eine Charakterisierung. Es gibt auch Argumente, die nahelegen, dass es erhebliche Vorteile bringt, KI-Berechnungen noch weiter von der Cloud zu entfernen.
Die Nutzung der Edge-Ausführung von Künstlicher Intelligenz (KI) bringt erhebliche Vorteile mit sich, insbesondere im Bereich der dezentralen Entscheidungsfindung und der Reduzierung des Datenverkehrs. Um diese Vorteile in einem intelligenten Gebäude zu nutzen, können Edge-intelligente funkbasierte Mikrocontroller (MCUs) als Prozessoren eingesetzt werden. Diese speziellen funkbasierten System-on-Chip (SoC)-Bausteine ermöglichen eine effiziente Ausführung von KI-Modellen bei optimalem Stromverbrauch und akzeptabler Geschwindigkeit.
In industriellen und intelligenten Gebäuden besteht ein Bedarf an drahtloser und intelligenter Technik, jedoch müssen die Hersteller die Kosten niedrig halten. Ein Funk-SoC mit integriertem KI-Beschleuniger bietet die optimale Lösung, um KI-Anwendungen auszuführen. Dadurch können Hersteller ihre Produkte kostengünstig aufrüsten und gleichzeitig die Vorteile der Edge-KI nutzen.
In Bezug auf Edge-KI wurden die Vorzüge von Funk-MCUs deutlich gemacht
Um ein besseres Verständnis für die Vorteile zu erhalten, ist ein Vergleich der Verbesserungen notwendig, die Edge-KI anstelle einer herkömmlichen MCU bietet. Ein KI-Beschleuniger ermöglicht es Anwendungen, auf der Grundlage eines bestimmten Datensatzes schnelle Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden zeichnet sich der Beschleuniger durch eine höhere Zuverlässigkeit aus und verbraucht dabei wesentlich weniger Strom.
Vertrauen spielt eine zentrale Rolle bei KI-Anwendungen, da sie in der Lage sein müssen, Anomalien oder Störungen in ihrer Umgebung zu erkennen und sie genau in eine vorab festgelegte Kategorie einzustufen. Durch den Einsatz eines SoCs mit integriertem KI-Beschleuniger können KI-Anwendungen am Edge-Punkt Entscheidungen treffen, die zuverlässiger und effizienter sind, ohne dass sie Informationen an die Cloud übermitteln müssen.
Im Zonensystem können KI-gestützte Anwendungen, die auf Funk-MCUs ausgeführt werden, spontane Entscheidungen aufgrund von Störungen in den HLK-Bedingungen und Veränderungen der Personenbelegung treffen. Dadurch wird die Reaktionszeit des Optimierungszyklus erheblich verkürzt, wodurch Bewohner und Mitarbeiter keine Verzögerungen erleben und gleichzeitig die Energieverschwendung minimiert wird. Eine weitere wichtige Folge ist, dass das System Optimierungen erster Ordnung ohne Datenübertragung an die Cloud durchführen kann, was die Datensicherheit und den Datenschutz verbessert. Darüber hinaus reduziert diese lokale Entscheidungsfindung das Risiko im Falle eines Ausfalls des Gebäude-Backends oder einer Unterbrechung der Netzwerkverbindung aus beliebigen Gründen.
Die Studie untersuchte die Auswirkungen der Datenübertragung auf die zentrale Entscheidungsfindung
Die Verwendung von KI-gestützten Anwendungen ermöglicht es Entwicklern, die Datenübertragung in die Cloud drastisch zu minimieren oder sogar auszuschließen. Anstatt alle erfassten Daten an die Cloud zu senden, können lokale KI-Modelle auf den Edge-Geräten Entscheidungen treffen und nur wichtige Ergebnisse oder Anomalien an die Cloud weiterleiten. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung der Cloud-Ressourcen und reduziert gleichzeitig die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Datenübertragung.
Angesichts der begrenzten Anzahl von Sensoren in herkömmlichen HLK-Systemen sind die Übertragungsraten tolerierbar, weshalb der Einsatz von Cloud-KI als akzeptabler Ansatz betrachtet wird. Allerdings hat sich die Situation mit der Integration von Zonensystemen geändert, da nun Hunderte von Sensoren online sind und die Übertragung statischer Daten vermieden werden muss. Wenn die Algorithmen nicht lokal ausgeführt würden, würde der kontinuierliche Datenfluss, der entsteht, wenn Millionen von Sensoren alle paar Millisekunden mit der Cloud interagieren, das Netzwerk schnell überlasten.
Die Nutzung von KI-Beschleunigern bietet eine Lösung für das Problem des Datenverkehrs. Diese leistungsstarken Geräte ermöglichen es Anwendungen, die von Sensoren erzeugten statischen Daten effizient zu verarbeiten und zu beurteilen, ob eine Veränderung aufgetreten ist. Dadurch können nur die relevanten ereignisgesteuerten Daten zur Cloud gesendet werden, während die anderen Daten herausgefiltert werden. Durch diese Filterung wird der Netzwerkverkehr optimiert und die Cloud-Ressourcen entlastet. Gebäudebetreiber profitieren von dieser Optimierung, da sie dadurch ihre Betriebskosten senken können, indem sie weniger für Cloud-Dienste ausgeben müssen.
Intelligente Gebäude setzen auf vielseitige Zonentechniken für optimale Ressourcennutzung
Die Zukunft intelligenter Gebäude liegt in der Anwendung von Zonentechniken, um den Komfort der Bewohner und Mitarbeiter zu verbessern. Indem verschiedene Bereiche des Gebäudes unabhängig voneinander gesteuert werden können, wird eine maßgeschneiderte Umgebung geschaffen. Die intelligenten Lüftungs- und Beleuchtungssysteme werden in etwa zehn Jahren zur Standardausstattung gehören und zur Gewohnheit werden.
