Die Verwendung von Zonensystemen gehört zu den intelligenten Technologien im Bereich der Gebäudeautomation und ermöglicht eine genaue Steuerung von Heizungs-, Lüftungs- und Kühlsystemen (HLK). Die Integration künstlicher Intelligenz eröffnet neue Möglichkeiten, um diese Systeme noch effizienter zu machen.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Eine differenzierte Steuerung der HLK auf Raumebene mittels Zonensystemen ermöglicht eine präzise Anpassung an die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben der Nutzer
Mithilfe von Zonensystemen ist es möglich, die HLK in jedem Raum präzise zu steuern und sogar auf die spezifischen Vorlieben einzelner Bewohner oder Mitarbeiter abzustimmen. Um dieses Maß an detaillierter Steuerung zu erreichen, werden spezielle Steuerungseinheiten und Sensoren in jedem Raum installiert, die kontinuierlich Daten zur Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Belüftung und anderen Parametern erfassen. Basierend auf diesen Informationen kann das System individuelle Einstellungen für jeden Raum festlegen.
Um wirtschaftlich effizient zu sein, ist eine Automatisierung notwendig, die es den HLK-Systemen ermöglicht, auf die erfassten Daten der Sensoren zu reagieren. Hierbei spielt KI eine Schlüsselrolle, da sie auf Grundlage der verfügbaren Informationen die optimalen Entscheidungen treffen kann.
In Smart Buildings setzt man zunehmend auf die Vorteile der Edge-Intelligenz
Bisher erfolgte die Verarbeitung von KI-Systemen traditionell in einem zentralen Rechner. In den letzten Jahren hat sich jedoch die Nutzung der Cloud als bevorzugter Ansatz durchgesetzt. Daten, die von Sensoren in Gebäuden oder Fabrikhallen erfasst werden, werden an ein Cloud-System gesendet, in dem KI-Algorithmen Entscheidungen treffen. Diese Entscheidungen werden dann an die HLK-Systeme zurückgesendet, um die erforderlichen Aktionen auszuführen.
Trotz der zahlreichen Vorteile, die die Cloud bietet, gibt es auch Nachteile, die berücksichtigt werden sollten. Eine Verzögerung tritt auf, wenn Daten übertragen werden und man muss auf eine Antwort warten. Darüber hinaus entstehen Kosten für die Datenübertragung und das System ist auf eine ständige und zuverlässige Kommunikationsverbindung angewiesen. Dies kann zu ärgerlichen Situationen führen, wie zum Beispiel wenn das Licht in einem intelligenten Gebäude erst ein oder zwei Sekunden nach dem Betätigen des Schalters eingeschaltet wird.
Statt auf Cloud-KI zu setzen, setzt sich zunehmend die Edge Intelligence durch. Dabei findet die Datenverarbeitung und der KI-Algorithmus „am Netzwerkrand“ statt, also in direkter Nähe zu den Sensoren und Aktoren. Diese Vorgehensweise überwindet die Einschränkungen der Cloud-Nutzung. Insbesondere in intelligenten Gebäuden erweisen sich Zonensysteme als besonders effektive Lösung für die Implementierung von Edge-Intelligenz, da sie sich in unmittelbarer Nähe zu den erfassten Umgebungen befinden.
Niemand weiß so recht, wo sich die Edge-Intelligenz versteckt hält
Für Verantwortliche in der Industrie kann die Edge auch als eine erweiterte Form der lokalen IT-Infrastruktur betrachtet werden. Sie sehen die Edge als eine Möglichkeit, Daten in der Nähe der Quelle zu verarbeiten und zu analysieren, um schnellere Erkenntnisse und Aktionen zu ermöglichen.
Silicon Labs ist sich einig, dass die Grenze des Netzwerks in der Sensorebene liegt und die Edge neben den erfassten Größen positioniert ist. Dies ist jedoch nur eine Beschreibung. Es gibt auch Argumente, die darauf hinweisen, dass es erhebliche Vorteile bietet, KI-Berechnungen noch weiter von der Cloud zu entkoppeln.
Die Edge-Ausführung von künstlicher Intelligenz weist zwei herausragende Vorteile auf: eine schnellere dezentrale Entscheidungsfindung und eine Reduzierung des Datenverkehrs. Um diese Vorteile in einem intelligenten Gebäude zu realisieren, können funkbasierte Mikrocontroller (MCUs) mit Edge-Intelligenz als Prozessor verwendet werden. Diese speziellen System-on-Chip (SoC)-Bausteine ermöglichen eine optimierte Ausführung von KI-Modellen, wobei der Energieverbrauch minimiert und eine akzeptable Geschwindigkeit erreicht wird.
Die Entscheidung, KI-Anwendungen auf einem Funk-SoC laufen zu lassen, basiert auf der Notwendigkeit, die Kosten minimal zu halten, während gleichzeitig eine intelligente und funkgesteuerte Technologie in industrielle und intelligente Gebäude integriert wird. Der bereits vorhandene Prozessor in einem HLK-System kann seine Aufgabe erfüllen, aber um die KI-Funktionen auszuführen, ist ein zusätzlicher Baustein erforderlich, der durch einen KI-Beschleuniger unterstützt wird.
Die Forscher präsentierten verschiedene Vorteile von Funk-MCUs in Bezug auf Edge-KI
Um die Vorteile besser zu erfassen, ist ein Vergleich der Verbesserungen, die durch den Einsatz von Edge-KI anstelle einer herkömmlichen MCU erzielt werden, unerlässlich. Ein KI-Beschleuniger ermöglicht Anwendungen, auf der Grundlage spezifischer Daten schnellere Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus bietet der Beschleuniger eine höhere Verlässlichkeit und verbraucht dabei deutlich weniger Strom.
Die Fähigkeit, Anomalien oder Störungen in einer Umgebung zu erkennen und sie präzise in eine vordefinierte Kategorie einzuordnen, ist von entscheidender Bedeutung für das Vertrauen in KI-Anwendungen. Durch den Einsatz eines SoCs mit KI-Beschleuniger können KI-Anwendungen am Edge-Punkt zuverlässigere und effizientere Entscheidungen treffen, ohne dass sie Informationen an die Cloud senden müssen.
In einem Zonensystem haben KI-gestützte Anwendungen, die auf Funk-MCUs laufen, die Fähigkeit, spontane Entscheidungen zu treffen, basierend auf Störungen in den HLK-Bedingungen und Veränderungen in der Personenbelegung. Diese Fähigkeit ermöglicht eine erhebliche Verkürzung der Reaktionszeit des Optimierungszyklus, was bedeutet, dass Bewohner und Mitarbeiter keine Verzögerungen hinnehmen müssen und gleichzeitig die Energieeffizienz verbessert wird. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, Optimierungen direkt vor Ort durchzuführen, ohne Daten an die Cloud zu senden, was den Datenschutz und die Sicherheit erhöht. Diese lokale Entscheidungsfindung reduziert auch das Risiko von Ausfällen, falls das Gebäudebackend offline geht oder die Netzwerkverbindung aus irgendeinem Grund unterbrochen wird.
Das Team prüfte die Effizienz der Datenübertragung für die zentrale Entscheidungsfindung
Dank KI-gestützter Anwendungen kann die statische Datenübertragung in die Cloud erheblich reduziert oder vollständig vermieden werden. Entwickler können lokale KI-Algorithmen implementieren, um die Daten direkt an der Edge zu analysieren und nur relevante Ereignisse an die Cloud zu senden. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung der Netzwerkressourcen und einer geringeren Abhängigkeit von einer ständigen Verbindung zur Cloud.
Bei herkömmlichen HLK-Systemen mit einer geringen Anzahl von Sensoren sind die derzeitigen Übertragungsraten tolerierbar, daher stellt Cloud-KI einen akzeptablen Ansatz dar. Jedoch mit der Integration von Zonensystemen sind nun Hunderte von Sensoren online, und es ist notwendig, die Übertragung statischer Daten zu vermeiden. Falls die Algorithmen nicht lokal ausgeführt werden, würde der dadurch entstehende Datenfluss, bei dem Millionen von Sensoren alle paar Millisekunden mit der Cloud interagieren, das Netzwerk schnell überlasten.
Eine effektive Methode, um den Datenverkehr zu reduzieren, besteht darin, KI-Beschleuniger einzusetzen. Diese leistungsstarken Geräte ermöglichen es Anwendungen, die von Sensoren erzeugten statischen Daten effizient zu verarbeiten und zu bewerten, ob Veränderungen aufgetreten sind. Nur die relevanten ereignisgesteuerten Daten werden dann zur Cloud gesendet. Dieser Filterprozess verbessert nicht nur den Netzwerkverkehr, sondern entlastet auch die Cloud-Ressourcen. Gebäudebetreiber können von dieser Optimierung profitieren, da sie dadurch die Betriebskosten senken können, indem sie weniger Gebühren für die Nutzung von Cloud-Diensten zahlen.
Die Nutzung von Zonentechniken ist ein wichtiger Bestandteil intelligenter Gebäude
Durch den Einsatz von Zonentechniken in intelligenten Gebäuden wird der Komfort für Bewohner und Mitarbeiter erheblich gesteigert. Die verschiedenen Zonen ermöglichen eine individuelle Anpassung der Raumtemperatur, Beleuchtung und Belüftung. Dadurch können die Nutzer ihre Arbeits- oder Wohnumgebung optimal an ihre Bedürfnisse anpassen. Gleichzeitig tragen diese Techniken dazu bei, die Energiekosten zu senken, da nicht genutzte Zonen automatisch abgeschaltet werden.
