ABŞ Energetika Nazirliyinin məlumatına görə, ABŞ-da aşağı gəlirli ailələr orta ev təsərrüfatlarından üç dəfə çox enerji yükü daşıyırlar. Ümumilikdə, ABŞ-da 46 milyondan çox ev təsərrüfatları əhəmiyyətli enerji yükü daşıyırlar, yəni onlar evlərinin soyudulması və qızdırılması kimi əsas enerji xərcləri üçün ümumi gəlirlərinin 6%-dən çoxunu ödəyirlər.

Təbii ventilyasiya kimi passiv dizayn elementləri enerji istehlakının azaldılmasında mühüm rol oynaya bilər . Günəş işığı və külək kimi ətraf enerji mənbələrindən istifadə etməklə, onlar az və ya heç bir xərc çəkmədən daha rahat mühit yarada bilərlər. Bununla belə, passiv dizayn haqqında məlumat azdır və bu, enerji qənaətini geniş miqyasda qiymətləndirməyi çətinləşdirir.

Bu ehtiyacı qarşılamaq üçün Notr-Dam Universitetinin fənlərarası ekspertlər qrupu, Merilend və Yuta Universitetinin müəllimləri ilə əməkdaşlıq edərək, ev təsərrüfatının passiv dizayn xüsusiyyətlərini təhlil etmək və onun enerjisini proqnozlaşdırmaq üçün süni intellektdən istifadə etmək üçün bir yol tapdılar. 74%-dən çox dəqiqliklə xərclər.

Tədqiqatçılar öz tapıntılarını demoqrafik məlumatlarla , o cümlədən yoxsulluq səviyyələri ilə birləşdirərək , Çikaqo şəhəri ərazisində 1,402 siyahıyaalma traktı və təxminən 300,000 ev təsərrüfatında enerji yükünü proqnozlaşdırmaq üçün hərtərəfli model yaratdılar. Onların araşdırması bu ay Building and Environment jurnalında dərc olunub .

Nəticələr siyasətçilər və şəhərsalmaçılar üçün əvəzolunmaz fikirlər verir, Memarlıq Məktəbinin tədqiqat, təqaüd və yaradıcılıq işləri üzrə dekan müavini Ming Hu dedi ki , onlara ən həssas olan məhəllələri müəyyən etməyə və ağıllı və davamlı şəhərlərə doğru yol açmağa imkan verir.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=189&slotname=2793866484&adk=4245293054&adf=1873531024&pi=t.ma~as.2793866484&w=753&fwrn=4&lmt=1711118912&rafmt=11&format=753×189&url=https%3A%2F%2Ftechxplore.com%2Fnews%2F2024-02-ai-google-street-view-household.html&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTUuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTIyLjAuNjI2MS4xMjkiLG51bGwsMCxudWxsLCI2NCIsW1siQ2hyb21pdW0iLCIxMjIuMC42MjYxLjEyOSJdLFsiTm90KEE6QnJhbmQiLCIyNC4wLjAuMCJdLFsiR29vZ2xlIENocm9tZSIsIjEyMi4wLjYyNjEuMTI5Il1dLDBd&dt=1711118879902&bpp=1&bdt=427&idt=132&shv=r20240320&mjsv=m202403190101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Dd8c6cdc5123375cd%3AT%3D1709623025%3ART%3D1711118827%3AS%3DALNI_MY2ynj5TDpMXqOZBx7W90OihbbXuw&gpic=UID%3D00000d6971a748b6%3AT%3D1709623025%3ART%3D1711118827%3AS%3DALNI_MaTILJ6PYHOKRZlSvHcKJ4LkDsnLQ&eo_id_str=ID%3D34d5e14efb6a7c5d%3AT%3D1709623025%3ART%3D1711118827%3AS%3DAA-Afjbw5XrDrmZOIEp3UV8fgvCO&prev_fmts=0x0%2C910x280&nras=1&correlator=6138380291669&frm=20&pv=1&ga_vid=1833901760.1709623018&ga_sid=1711118880&ga_hid=1986117635&ga_fc=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=864&u_w=1536&u_ah=816&u_aw=1536&u_cd=24&u_sd=1.25&dmc=8&adx=395&ady=1677&biw=1519&bih=695&scr_x=0&scr_y=0&eid=44759876%2C44759927%2C44759837%2C31081577%2C31081904%2C42531705%2C44795922%2C31082078%2C95322183%2C95326914%2C31078663%2C31078665%2C31078668%2C31078670&oid=2&psts=AOrYGslYb2QLmOe3F5vjMqpBJcivNHdHAeJnYhTIyMGtlKGq624Lus7Xp8dqMpcZ-xvOcpb5gD-xueLxzzaeCJOhaQ&pvsid=4247660246128832&tmod=1472757942&uas=0&nvt=3&topics=1&tps=1&ref=https%3A%2F%2Ftechxplore.com%2Fpage3.html&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1536%2C0%2C0%2C0%2C1536%2C695&vis=1&rsz=%7C%7CpEebr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=0&td=1&psd=W251bGwsbnVsbCwibGFiZWxfb25seV8xIiwxXQ..&nt=1&ifi=4&uci=a!4&btvi=1&fsb=1&dtd=33013

“Ailələrin kondisioner və ya istiliyi ödəyə bilmədiyi zaman bu, sağlamlıq üçün ciddi risklərə səbəb ola bilər” dedi Hu. “Və bu risklər yalnız ekstremal temperatur hadisələrinin həm tezliyini, həm də intensivliyini artıracağı gözlənilən iqlim dəyişikliyi ilə daha da şiddətlənir. Enerji yükünü azaltmağa kömək etmək üçün ucuz, aşağı texnoloji həllərin tapılmasına təcili və real ehtiyac var. ailələrə bizim dəyişən iqlimimizə hazırlaşmaq və uyğunlaşmaqda kömək edin”.

Mühəndislik Kollecində eyni vaxtda dosent olan Hu ilə yanaşı, Notre Dame tədqiqat qrupuna kompüter elmləri və mühəndislik professoru Chaoli Wang daxildir; Siyuan Yao, Kompüter Elmləri və Mühəndisliyi Departamentinin doktorantı; Siavash Ghorbany, Mülki və Ətraf Mühit Mühəndisliyi və Yer Elmləri Bölməsinin doktorantı; və Lucy Ailəsi Məlumat və Cəmiyyət İnstitutunda təcrübənin dosenti Metyu Sisk.

Onların tədqiqatları passiv dizaynda ən təsirli üç amil üzərində cəmlənmişdir: yaşayış evindəki pəncərələrin ölçüsü, pəncərələrin növləri (işlənə bilən və ya sabit) və binanın düzgün kölgəyə malik olan faizi.

Qıvrımlı neyron şəbəkəsindən istifadə edərək, komanda Çikaqodakı yaşayış binalarının Google Street View şəkillərini təhlil etdi və daha sonra ən yaxşı proqnoz modelini tapmaq üçün müxtəlif maşın öyrənmə üsullarını həyata keçirdi. Onların nəticələri göstərir ki, passiv dizayn xüsusiyyətləri orta enerji yükü ilə əlaqələndirilir və proqnozlaşdırma modelləri üçün vacibdir.

“Aztəminatlı ailələr üçün enerji yükünün azaldılması istiqamətində ilk addım məsələni daha yaxşı başa düşmək və onu ölçmək və proqnozlaşdırmaq bacarığına sahib olmaqdır” dedi Ghorbany. “Beləliklə, biz soruşduq: “Bu məlumatı toplamaq üçün Google Street View kimi gündəlik alətlərdən və texnologiyalardan, maşın öyrənməsinin gücü ilə birlikdə istifadə edə bilsək nə olacaq?” Ümid edirik ki, bu, ABŞ-da enerji ədalətinə doğru müsbət addım olacaq. .”

Nəticə olan model asanlıqla miqyaslana bilir və tədqiqatçılardan bir ərazidə tikinti işləri aparmağı tələb edən əvvəlki enerji auditi metodlarından daha səmərəlidir.

Növbəti bir neçə ay ərzində komanda yerli South Bend və Elkhart icmalarında yaşayış yerlərini qiymətləndirmək üçün Notr Damın Vətəndaş İnnovasiyaları Mərkəzi ilə işləyəcək. Sisk dedi ki, yerli ailələrə kömək edə biləcək təşkilatlara məlumatı tez və səmərəli şəkildə çatdırmaq üçün bu modeldən istifadə etmək bu iş üçün növbəti maraqlı addımdır.

“Enerji yükünüz artdıqda, bu pullar haradan götürülür? Təhsil imkanlarından, yoxsa qidalı qidadan alınır? Bu, zaman keçdikcə həmin əhalinin daha çox hüquqsuz olmasına kömək edirmi?” Sisk dedi. “Yoxsulluq kimi sistemli problemlərə baxdığımızda, onu düzəldəcək heç bir şey yoxdur. Ancaq çəkə biləcəyimiz bir ip olduqda, onu bir az yaxşılaşdırmağa başlaya biləcək hərəkətə keçə bilən addımlar olduqda, bu, həqiqətən güclüdür.”

Tədqiqatçılar həmçinin izolyasiya, soyuq damlar və yaşıl damlar kimi əlavə passiv dizayn xüsusiyyətlərini təhlilə daxil etmək üzərində işləyirlər. Və nəhayət, onlar milli səviyyədə enerji yükü fərqlərini qiymətləndirmək və həll etmək üçün layihəni genişləndirməyə ümid edirlər.

Hu üçün bu layihə Universitetin həm davamlılıq, həm də ehtiyacı olan dünyaya kömək etmək üzrə öhdəliklərinin simvoludur.

“Bu, ekoloji ədalət məsələsidir. Bu bizim Notr Damda çox yaxşı etdiyimiz şeydir və nə etməliyik” dedi. “Biz süni intellekt və maşın öyrənməsi kimi nailiyyətlərdən təkcə qabaqcıl texnologiyalar olduğuna görə deyil, ümumi mənafe üçün istifadə etmək istəyirik.”

Daha çox məlumat: Siavash Ghorbany et al, Enerji yükünün azaldılmasında passiv dizayn göstəricilərinin rolunun araşdırılması: Maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə yanaşmasından anlayışlar, Bina və Ətraf Mühit (2023). DOI: 10.1016/j.buildenv.2023.111126Notre Dame Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir