Heizungs-, Lüftungs- und Kühlsysteme (HLK) lassen sich durch den Einsatz von Zonensystemen präzise regulieren, was zu einer verbesserten Gebäudetechnik führt. Die Einbindung von künstlicher Intelligenz eröffnet nun neue Möglichkeiten, um diese Systeme noch effizienter zu gestalten.
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Die Verwendung von Zonensystemen erlaubt eine hochdetaillierte Steuerung der HLK, die es ermöglicht, Raum für Raum die Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Belüftung und andere Parameter anzupassen
Das Zonensystem bietet die Möglichkeit, die HLK in jedem Raum individuell und präzise zu steuern, sogar bis hin zur maßgeschneiderten Anpassung an die individuellen Vorlieben eines einzelnen Bewohners oder Mitarbeiters. Um dieses detaillierte Maß an Steuerung zu erreichen, werden fortschrittliche Automatisierungstechniken und Sensoren eingesetzt, die Informationen zur Raumtemperatur, Luftfeuchtigkeit und Belüftung liefern. Anhand dieser Daten kann das System die HLK-Einstellungen für jeden Raum gezielt anpassen.
Um eine kosteneffiziente Lösung zu gewährleisten, ist eine Automatisierung erforderlich, bei der die HLK-Systeme basierend auf den von Sensoren erfassten Daten reagieren. Hierbei spielt KI eine entscheidende Rolle, da sie auf Grundlage der vorhandenen Informationen die richtigen Entscheidungen treffen kann.
Smart Buildings profitieren von fortschrittlicher Edge-Intelligenz
Historisch gesehen wurden KI-Systeme traditionell in einem zentralen Rechner betrieben. In den letzten Jahren hat sich jedoch die Cloud als Hauptplattform für diese Verarbeitung etabliert. Wenn Sensoren in Gebäuden oder Fabrikhallen Daten erfassen, werden diese an ein Cloud-basiertes System gesendet. Dort werden mithilfe von KI-Algorithmen Entscheidungen getroffen, die dann an die HLK-Systeme zurückgesendet werden, um sie auszuführen.
Während die Nutzung der Cloud viele Vorteile bietet, gibt es auch einige Nachteile, auf die man achten sollte. Einer dieser Nachteile besteht in der Verzögerung bei der Datenübertragung und der damit verbundenen Wartezeit auf eine Antwort. Darüber hinaus fallen Kosten für die Datenübertragung an und das System ist auf eine kontinuierliche und zuverlässige Kommunikationsverbindung angewiesen. Dies kann zu Frustrationen führen, wie beispielsweise wenn in einem intelligenten Gebäude das Licht erst nach ein oder zwei Sekunden eingeschaltet wird, nachdem jemand den Schalter betätigt hat.
Anstatt Cloud-KI zu verwenden, gewinnt der Ansatz der Edge Intelligence an Fahrt. Dabei findet die Datenverarbeitung und der KI-Algorithmus direkt an der Netzwerkkante statt, also in unmittelbarer Nähe der Sensoren und Aktoren. Dadurch werden die Limitierungen der Cloud-Nutzung überwunden. Insbesondere im Kontext intelligenter Gebäude bieten Zonensysteme eine effektive Umsetzungsmöglichkeit für Edge-Intelligenz, da sie durch ihre räumliche Nähe zu den erfassten Umgebungen optimale Ergebnisse liefern können.
Die Frage, wo sich die Edge-Intelligenz befindet, bleibt unbeantwortet
Aus Sicht der Führungskräfte in Telekommunikationsunternehmen liegt die Edge in den lokalen Zentralniederlassungen, da sie eine nahegelegene Infrastruktur benötigen, um den Datenverkehr zu optimieren und eine effektive Kommunikation zu gewährleisten. Diese Standorte dienen als Schnittstellen zwischen den Benutzern und dem Kernnetzwerk.
Die Ansicht von Silicon Labs besagt, dass die Verarbeitungsgrenze des Netzwerks auf der Sensorebene liegt und die Edge in unmittelbarer Nähe zu den erfassten Größen platziert ist. Allerdings handelt es sich hierbei lediglich um eine Charakterisierung. Es gibt auch Argumente, die besagen, dass es erhebliche Vorteile bietet, KI-Berechnungen noch weiter von der Cloud zu verlagern.
Die Edge-Ausführung von künstlicher Intelligenz bietet uns die Möglichkeit, von zwei bedeutenden Vorteilen zu profitieren: einer schnelleren dezentralen Entscheidungsfindung und einer Reduzierung des Datenverkehrs. Im Bereich der intelligenten Gebäude können wir diese Vorteile nutzen, indem wir funkbasierte Mikrocontroller (MCUs) als Prozessoren einsetzen, die über Edge-Intelligenz verfügen. Diese speziellen System-on-Chip (SoC)-Bausteine ermöglichen die effiziente Ausführung von KI-Modellen mit optimiertem Stromverbrauch und einer akzeptablen Geschwindigkeit.
Hersteller, die ihre Produkte in industriellen und intelligenten Gebäuden mit funkbasierter und intelligenter Technologie ausstatten möchten, suchen nach Möglichkeiten, dies mit minimalen Zusatzkosten zu realisieren. Da der Prozessor in einem HLK-System bereits mit der Ausführung von HLK-Anwendungen unter strengen Sicherheitsauflagen belastet ist, ist es erforderlich, eine separate Komponente für die KI-Verarbeitung hinzuzufügen. Ein Funk-SoC, das über einen integrierten KI-Beschleuniger verfügt, bietet die Vorteile der Edge-KI und gewährleistet gleichzeitig eine kosteneffektive Lösung.
Die Diskussion drehte sich um die Vorteile von Funk-MCUs im Kontext von Edge-KI
Um die Vorteile besser zu verstehen, ist ein Vergleich der Verbesserungen, die Edge-KI anstelle einer herkömmlichen MCU bietet, unerlässlich. Ein KI-Beschleuniger ermöglicht Anwendungen, auf der Grundlage spezifischer Daten schnellere Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus bietet der Beschleuniger eine höhere Zuverlässigkeit und verbraucht dabei wesentlich weniger Strom.
Ein vertrauenswürdiger Betrieb von KI-Anwendungen erfordert die Fähigkeit, Anomalien oder Störungen in einer gegebenen Umgebung zu erkennen und sie präzise in vordefinierte Kategorien zu klassifizieren. Durch die Verwendung eines SoCs mit integriertem KI-Beschleuniger können KI-Anwendungen effektivere Entscheidungen am Edge-Punkt treffen, ohne dass hierfür Informationen an die Cloud übermittelt werden müssen. Dies ermöglicht eine höhere Zuverlässigkeit und Effizienz der Anwendungen.
In einem Zonensystem ermöglichen KI-gestützte Anwendungen, die auf Funk-MCUs ausgeführt werden, spontane Entscheidungen basierend auf Störungen der HLK-Bedingungen und Veränderungen der Personenbelegung. Dadurch wird die Reaktionszeit des Optimierungszyklus erheblich verkürzt, so dass Bewohner und Mitarbeiter keine Verzögerungen hinnehmen müssen und gleichzeitig die Energieverschwendung minimiert wird. Ein weiterer Vorteil ist, dass das System Optimierungen erster Ordnung ohne Datenübertragung an die Cloud durchführen kann, was die Datenschutz- und Sicherheitsbedenken mindert. Diese lokale Entscheidungsfindung reduziert auch das Risiko im Falle eines Ausfalls des Gebäude-Backends oder einer Unterbrechung der Netzwerkverbindung aus beliebigen Gründen.
In ihrem Bericht beleuchteten sie die Bedeutung der Datenübertragung für die zentrale Entscheidungsfindung
Ein großer Vorteil von KI-gestützten Anwendungen besteht darin, dass sie Entwicklern ermöglichen, die statische Datenübertragung in die Cloud drastisch zu reduzieren oder gänzlich zu vermeiden. Dadurch wird die Bandbreitennutzung optimiert und die Kosten für die Cloud-Datenübertragung gesenkt, da nur die erforderlichen Informationen zur Entscheidungsfindung übertragen werden.
Herkömmliche HLK-Systeme mit wenigen Sensoren können die aktuellen Übertragungsraten noch tolerieren, weshalb die Verwendung von Cloud-KI als akzeptabler Ansatz betrachtet wird. Mit der Einführung von Zonensystemen hat sich die Situation jedoch geändert, da nun Hunderte von Sensoren online sind und die Übertragung statischer Daten vermieden werden muss. Ohne lokale Ausführung der Algorithmen würde der kontinuierliche Datenfluss durch die ständige Kommunikation von Millionen von Sensoren mit der Cloud alle paar Millisekunden das Netzwerk schnell überlasten.
Die Verwendung von KI-Beschleunigern kann dazu beitragen, das Problem des Datenverkehrs zu reduzieren. Diese speziellen Geräte bieten die erforderliche Rechenleistung, um die von den Sensoren erzeugten statischen Daten zu analysieren und zuverlässig zu bewerten, ob eine Änderung eingetreten ist. Anschließend werden nur die relevanten ereignisgesteuerten Daten an die Cloud gesendet. Durch diese effiziente Filterung wird der Netzwerkverkehr optimiert und die Ressourcen in der Cloud werden entlastet. Insbesondere für Gebäudebetreiber ergeben sich dadurch erhebliche Vorteile, da die Kosten für Cloud-Dienste deutlich gesenkt werden.
Zonentechniken werden in intelligenten Gebäuden vielfältig angewendet
Die Implementierung von Zonentechniken in intelligenten Gebäuden wird den Komfort der Bewohner und Mitarbeiter erheblich verbessern, indem sie maßgeschneiderte Klimakontrollen in verschiedenen Zonen ermöglicht. Diese fortschrittliche Technologie wird voraussichtlich in etwa zehn Jahren zur Standardausstattung gehören, und Menschen werden sich an den Anblick intelligenter Lüftungssysteme genauso gewöhnen wie an intelligente Beleuchtung. Um diese neuen Funktionen zu ermöglichen und die Daten von Hunderten neuer Sensoren effizient zu verarbeiten, bietet die Ausführung von KI-Algorithmen am Edge-Punkt eine leistungsstarke und kostengünstige Lösung.
