ИИ в вентиляции и кондиционировании: от идей к преодолению главных вызовов

Применение искусственного интеллекта в системах отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (ОВКВ) вскоре может стать объективной реальностью. Это закономерный этап развития систем ОВКВ в составе «умного дома» и использования цифровых моделей здания.

𝓲

Фото: Личный архив Марибжона Сабирова

По данным Единого ресурса застройщиков, к 1 января 2023 года в России насчитывалось 126 «умных» жилых многоквартирных домов. Отдельного реестра по общественным зданиям не ведется, однако интеллектуальные системы ОВКВ внедрены, например, в «Москва-Сити».^[1]

Многие компании не размещают в публичной плоскости применение новаций в ОВКВ из соображений заботы об информационной безопасности, но можно с уверенностью утверждать, что такие системы уже применяются во многих торговых центрах, а также бизнес-центра класса «А».

В общих чертах суть «умной» ОВКВ для пользователя — сотрудника офиса или жильца дома, в том, что температура и влажность воздуха «подстраивается» под ситуацию. Например, в период отопительного сезона при похолодании температура теплоносителя увеличивается, а при потеплении наоборот, уменьшается. В обычных системах отопления регулированием температуры занимается сотрудник управляющей компании. При некорректно заданных температурных параметрах это может привести к перетопу зданий, когда фактически отапливается улица. Международный конгресс по anti-age и эстетической медицине — ENTERESTET 2026

Ручное регулирование, безусловно, эффективнее централизованного, осуществляемого ТЭЦ. Например, по данным заслуженного энергетика России В.К. Ильина, опубликованным в 2011 году в №5 журнала «Технологии теплоснабжения» (статья «Малозатратное решение по ликвидации перетопов в системах отопления»), в Москве 40% периода отопительного сезона приходится на перетоп, что приводит к повышению расходов на отопление на 10-15%. Применение систем регулирования подачи тепла в домах частично снимает эту проблему, а действующие интеллектуальные системы способны решить вопрос кардинально, поскольку полностью нивелируется человеческий фактор.

Системы вентиляции и кондиционирования в «умных домах» также можно уже сейчас настроить на конкретные режимы при определенной температуре. Однако некоторые факторы даже системы «умный дом» пока учесть не могут. И именно здесь может на помощь прийти искусственный интеллект. Например, в офисных помещениях интеллектуальная система уже сейчас может включать кондиционеры с началом рабочего дня и выключать вечером. Но эта система не учитывает, сколько реально человек находятся в помещении, поэтому в период отпусков или массовых выездов сотрудников на объекты кондиционирование может оказаться чрезмерным. А если в офис приедет большое количество посетителей, то система, наоборот, не справится.

Применение в ОВКВ искусственного интеллекта позволяет рассчитывать необходимую мощность систем исходя из реального количества человек в помещениях — в основе данных — температура на улице, датчики, фиксирующие количество входящих/выходящих. Кроме того, в случае нештатной ситуации, например, при задымлении или возгорании, ИИ может сам вызвать пожарные подразделения, а также скорую помощь.

Очевидно, что применение ИИ в системе ОВКВ будет способствовать как снижению эксплуатационных расходов здания за счет повышения энергоэффективности, также будут усилены меры пожарной безопасности. Кроме того, упростится эксплуатация зданий, например, система сама сможет сообщать о необходимости замены фильтров вентиляции. Аналогичным образом может производиться техническое обслуживание и другого оборудования ОВКВ в здании.

Своевременное ТО, в свою очередь, снижает риски возникновения аварий и нештатных ситуаций, что особенно актуально в период отопительного сезона.

В техническом плане применение ИИ в ОВКВ, как дальнейший этап развития систем «умный дом» в массовом сегменте, возможно благодаря внедрению BIM-моделирования, когда еще на этапе проектирования создается цифровой двойник здания. С 2022 года применение BIM стало обязательным в России для домов, строящихся в рамках госконтрактов. Однако коммерческий сектор давно применяет эту систему, что открывает широкий простор для интеграций.

Главным вызовом становится нивелирование рисков, связанных с кибербезопасностью. Для предотвращения несанкционированного доступа в систему необходимы усиленные протоколы безопасности, а также сложные ключи шифрования. Во избежание применения «социальной инженерии» требуется применение двухфакторной идентификации пользователей, а также организация обучения цифровой безопасности, что также является вызовом, ведь традиционно сотрудники управляющих компаний не связаны с ИТ и, как правило, не имеют базовых компетенций в этой области.

Однако, учитывая скорость развития технологий, крайне важно уже сейчас предусмотреть создание обучающих программ для специалистов по эксплуатации как общественных зданий, так и жилых домов.

Одновременно необходимо начать разработку единых стандартов для ИИ в ОВКВ, чтобы программное обеспечение, создаваемое разными компаниями «дружило» с уже имеющимися системами на рынке и допускало взаимную интеграцию. Крайне важно подключить к этому вопросу и непосредственного производителей систем ОВКВ, чтобы создаваемые интеллектуальные системы возможно было использовать на конкретной продукции. Финалом всей этой работы должна стать разработка новых стандартов для систем ОВКВ.

Еще одним вызовом при внедрении интеллектуальных систем в ОВКВ становится увеличение объема передаваемых данных, что требует создания специальной инфраструктуры во избежание перегрузки имеющихся линий связи. Если в Москве, Санкт-Петербурге и других крупных городах вопрос со связью для «интернета вещей» не столь актуален, то в малых городах, а также на отдаленных территориях, например, в регионах Крайнего Севера, проблемы со связью — объективная реальность. При этом, именно на Крайнем Севере вопрос с интеллектуальным управлением ОВКВ особенно актуален из-за высоких тарифов и экстремально низких температур в зимнее время. Поэтому для внедрения искусственного интеллекта в данной области требуется создание дополнительной инфраструктуры связи.

Примечания