Das Zonensystem ist eine intelligente Gebäudetechnik, die es ermöglicht, Heizungs-, Lüftungs- und Kühlsysteme (HLK) präzise zu steuern. Um diese Systeme weiter zu optimieren, wird nun künstliche Intelligenz eingesetzt.
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Eine präzise Steuerung der HLK auf Raumebene ermöglicht individuelle Anpassungen an die Bedürfnisse jedes Bewohners oder Mitarbeiters
Das Zonensystem ermöglicht eine präzise Kontrolle der HLK-Einstellungen in jedem Raum, einschließlich der Anpassung an die individuellen Vorlieben eines Bewohners oder Mitarbeiters. Um dieses hohe Maß an detaillierter Steuerung zu erreichen, werden Sensoren und Aktoren in jedem Raum installiert, die Informationen zur Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Belüftung sammeln. Anhand dieser Daten kann ein intelligentes Steuerungssystem individuelle Einstellungen für jeden Raum festlegen.
Um wirtschaftlich zu sein, ist es erforderlich, Automatisierung einzuführen, wodurch die HLK-Systeme in Abhängigkeit von den von Sensoren erfassten Daten reagieren. In diesem Zusammenhang spielt KI eine entscheidende Rolle, da sie auf Basis der verfügbaren Informationen die optimalen Entscheidungen trifft.
Sie erkunden die Möglichkeiten der Edge-Intelligenz für Smart Buildings
KI-Systeme haben traditionell ihre Verarbeitung in einem zentralen Rechner durchgeführt. In der Vergangenheit wurde diese Funktion oft von der Cloud übernommen: Daten, die von Sensoren in Gebäuden oder Fabrikhallen erfasst wurden, wurden an ein System in der Cloud gesendet, wo KI-Algorithmen Entscheidungen trafen. Anschließend wurden diese Entscheidungen an die HLK-Systeme zurückgesendet, um ausgeführt zu werden.
Obwohl die Nutzung der Cloud viele Vorteile bietet, sollte man auch die Nachteile nicht außer Acht lassen. Ein wesentlicher Nachteil besteht darin, dass es zu einer Verzögerung bei der Datenübertragung kommt, was zu einer Wartezeit auf eine Antwort führt. Zusätzlich entstehen Kosten für die Datenübertragung und das System ist auf eine ständige und zuverlässige Kommunikationsverbindung angewiesen. Dies kann zu erheblichen Unannehmlichkeiten führen, wie zum Beispiel einer Verzögerung beim Einschalten des Lichts in einem intelligenten Gebäude, wenn jemand den Schalter betätigt.
Im Gegensatz zur Cloud-KI gewinnt Edge Intelligence an Bedeutung, da die Verarbeitung und der KI-Algorithmus direkt an den Sensoren und Aktoren stattfinden, was die Begrenzungen der Cloud-Nutzung überwindet. Insbesondere im Bereich intelligenter Gebäude zeigen Zonensysteme aufgrund ihrer Nähe zur erfassten Umgebung eine vielversprechende Implementierungsmöglichkeit für Edge-Intelligenz.
Fraglich bleibt, wo sich eigentlich die Edge-Intelligenz versteckt
Je nach Perspektive können Führungskräfte in Telekommunikationsunternehmen die Edge in ihren Rechenzentren als strategischen Knotenpunkt für die Bereitstellung von Diensten und der Verarbeitung von Daten sehen. Sie konzentrieren sich auf die Infrastruktur und die Netzwerkkapazitäten, um eine effiziente Datenübertragung zu gewährleisten.
Silicon Labs ist der Überzeugung, dass die Grenze des Netzwerks in der Sensorebene liegt, während die Edge neben den erfassten Größen platziert ist. Dies ist jedoch nur eine Beschreibung. Es gibt auch Ansichten, die behaupten, dass es bedeutende Vorteile hat, KI-Berechnungen noch weiter von der Cloud zu verlagern.
Ein bedeutender Vorteil der Edge-Ausführung von künstlicher Intelligenz besteht darin, dass sie eine schnellere dezentrale Entscheidungsfindung ermöglicht und gleichzeitig den Datenverkehr reduziert. In Bezug auf intelligente Gebäude kann dies erreicht werden, indem funkbasierte Mikrocontroller (MCUs) mit Edge-Intelligenz als Prozessoren eingesetzt werden. Diese speziellen funkbasierten System-on-Chip (SoC)-Bausteine sind in der Lage, KI-Modelle effizient mit optimiertem Energieverbrauch und einer akzeptablen Geschwindigkeit auszuführen.
Durch die Verwendung von KI-Anwendungen auf einem Funk-SoC können Hersteller in industriellen und intelligenten Gebäuden ihre Produkte kostengünstig mit drahtloser und intelligenter Technologie aufrüsten. Dies ermöglicht es ihnen, minimalen Zusatzaufwand zu betreiben, da der Prozessor in einem HLK-System bereits mit der Ausführung von HLK-Anwendungen beschäftigt ist, die strenge Sicherheitsauflagen erfordern. Ein Funk-SoC mit integriertem KI-Beschleuniger bietet die Vorteile der Edge-KI und hält gleichzeitig die Kosten niedrig.
Sie erläuterten die Vorteile von Funk-MCUs in Bezug auf Edge-KI
Um die Vorteile von Edge-KI im Vergleich zu einer herkömmlichen MCU besser zu verstehen, ist es wichtig, die Verbesserungen zu betrachten. Ein KI-Beschleuniger ermöglicht Anwendungen, auf der Grundlage eines spezifischen Datensatzes schnelle Entscheidungen zu treffen. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden bietet der Beschleuniger eine höhere Zuverlässigkeit und verbraucht dabei deutlich weniger Strom.
Vertrauen spielt eine entscheidende Rolle bei KI-Anwendungen, da sie in der Lage sein müssen, Anomalien oder Störungen in einer bestimmten Umgebung zu erkennen und sie präzise in vordefinierte Kategorien einzuordnen. Durch die Integration eines KI-Beschleunigers in einen SoC können KI-Anwendungen am Edge-Punkt zuverlässigere und effizientere Entscheidungen treffen, ohne dabei auf Informationen aus der Cloud angewiesen zu sein.
In Zonensystemen ermöglichen KI-gestützte Anwendungen auf Funk-MCUs spontane Entscheidungen auf Grundlage von Störungen der HLK-Bedingungen und Veränderungen der Personenbelegung. Dadurch wird die Reaktionszeit des Optimierungszyklus erheblich verkürzt, was sowohl Bewohnern als auch Mitarbeitern Verzögerungen erspart und gleichzeitig die Energieverschwendung minimiert. Darüber hinaus kann das System Optimierungen erster Ordnung lokal durchführen, ohne Daten an die Cloud zu senden, wodurch der Datenschutz und die Sicherheit verbessert werden. Dieser lokale Entscheidungsprozess reduziert auch das Risiko im Falle einer Offline-Situation des Gebäude-Backends oder einer Unterbrechung der Netzwerkverbindung aus beliebigen Gründen.
Sie analysierten die Datenübertragung für die zentrale Entscheidungsfindung
Durch den Einsatz von KI-gestützten Anwendungen können Entwickler die Menge der statischen Datenübertragung in die Cloud reduzieren oder sogar komplett vermeiden. Dadurch wird die Effizienz des Cloud-basierten HLK-Systems verbessert, da nur relevante Daten für die zentrale Entscheidungsfindung übertragen werden, anstatt alle erfassten Daten, einschließlich Standby-Daten.
Bei herkömmlichen HLK-Systemen mit einer begrenzten Anzahl von Sensoren sind die aktuellen Übertragungsraten noch akzeptabel, weshalb die Verwendung von Cloud-KI eine geeignete Lösung ist. 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 werden würden, könnte der kontinuierliche Datenfluss von Millionen von Sensoren, die alle paar Millisekunden mit der Cloud kommunizieren, schnell zu einer Überlastung des Netzwerks führen.
Durch den Einsatz von KI-Beschleunigern kann der Datenverkehr erheblich reduziert werden. Diese speziellen Geräte sind in der Lage, die Verarbeitungsleistung bereitzustellen, die benötigt wird, um sämtliche statischen Daten, die von den Sensoren generiert werden, herauszufiltern und zuverlässig zu bewerten, ob eine Änderung eingetreten ist. Nur wenn ein Ereignis erkannt wird, werden die entsprechenden Daten an die Cloud gesendet. Diese effiziente Filterung optimiert den Netzwerkverkehr und entlastet die Ressourcen in der Cloud. Dies führt insbesondere für Gebäudebetreiber zu erheblichen Vorteilen, da weniger Daten in die Cloud übertragen werden müssen, was wiederum zu einer erheblichen Senkung der Betriebskosten führt.
Die verschiedenen Zonentechniken werden in intelligenten Gebäuden eingesetzt
Die Implementierung von Zonentechniken in intelligenten Gebäuden wird den Komfort der Bewohner und Mitarbeiter erheblich verbessern, indem sie individuell anpassbare Klimaeinstellungen ermöglichen. Durch die präzise Steuerung der Temperatur und Luftqualität in verschiedenen Bereichen des Gebäudes wird der Komfort optimiert und gleichzeitig der Energieverbrauch minimiert. In etwa zehn Jahren wird diese Technologie zur Norm werden und Menschen werden sich an den Anblick von intelligenten Lüftungssystemen genauso gewöhnen wie an intelligente Beleuchtungssysteme. Um diese fortschrittlichen Funktionen zu ermöglichen und die Daten von Hunderten neuer Sensoren effizient zu verarbeiten, wird die Ausführung von KI-Algorithmen am Edge-Punkt eine leistungsstarke und kostengünstige Lösung bieten.
