Akár 22 százalékkal is alacsonyabb lehet azoknak az épületeknek az energiafogyasztása, amelyekben mesterséges intelligenciával (MI) támogatott vezérlőrendszereket alkalmaznak – derül ki a Schneider Electric új kutatásából. A technológia egyúttal jelentős költség- és szén-dioxid-megtakarítást is eredményezhet, miközben az MI alkalmazásának környezeti lábnyoma a kutatás szerint eltörpül az általa elkerült kibocsátás mellett.

Az épületek a globális energiafelhasználáshoz kapcsolódó szén-dioxid-kibocsátás mintegy 37 százalékáért felelősek. A Schneider Electric új, „AI for Climate: Quantifying the Energy and Carbon Impact of Building Optimization” címĹą kutatása szerint jelentős további energiamegtakarítás érhető el, ha a mesterséges intelligenciát az intelligens épületirányítási rendszerekben a fĹątés, a szellőzés és a légkondicionálás (HVAC) optimalizálására is használják.

A vizsgálat alapján az MI-alapú optimalizálás 7,2–12,7 százalékkal csökkentheti az energiafogyasztást az intelligens épületvezérlési rendszerekhez képest. A hagyományos vezérlőrendszerekhez viszonyítva így összességében akár 22 százalékos energiamegtakarítás is elérhető. A jelenlegi energiaárak mellett ez évente 13 600 és 49 300 dollár közötti megtakarítást jelenthet épületenként. A technológia alkalmazásával elkerült szén-dioxid-kibocsátás pedig több mint százszorosa lehet az MI-rendszer ökológiai lábnyomának.

A kutatás további fontos megállapításai:

• Évente akár 60 metrikus tonna szén-dioxid-kibocsátás is elkerülhető épületenként (59 869 kg CO₂e). Ez nagyjából annak a környezeti hatásnak felel meg, mintha 2700 kifejlett fát ültetnének el.

• Egyes épülettípusok és felhasználási módok esetében évente több mint 200 MWh energiamegtakarítás is elérhető, ami több tucat átlagos háztartás egyéves áramfogyasztását fedezheti.

• A mesterséges intelligencia alkalmazásával több mint kétszer akkora energiamegtakarítás érhető el, mint az intelligens épületvezérlési rendszerek önálló használatával.

• Mind a felhőalapú, mind a helyszínen mĹąködő MI-megoldások jelentős energia- és szén-dioxid-megtakarítást eredményezhetnek.

„Az épületmenedzsment jövőjét az határozza meg, hogy az üzemeltetők milyen hatékonyan kapcsolják össze és helyezik kontextusba azokat az adatokat, amelyeket korábban szigetszerĹąen tároltak. A meglévő üzleti rendszerekre épülő mesterségesintelligencia-réteg a komplexitást intelligenciává, az intelligenciát pedig cselekvéssé alakíthatja, miközben csökkenti a kibocsátást és a költségeket, valamint javítja a teljesítményt. Ahogy az energiaigény tovább növekszik, kulcsfontosságú lesz az üzleti és a fenntarthatósági célok egyidejĹą elérése ahelyett, hogy választani kellene közöttük” – mondta Földvári Péter, a Schneider Electric kereskedelmi és ipari épületekért felelős értékesítési vezetője.

A kutatás során valós környezetben végzett tesztbevezetések tapasztalatai alapján modellezték az épületek energiafelhasználását. A vizsgálat azt mérte fel, hogy az MI-alapú HVAC-vezérlés miként befolyásolja az energiafogyasztást, a szén-dioxid-kibocsátást és az üzemeltetési költségeket különböző ausztráliai, indiai és egyesült államokbeli ingatlanok esetében.

A tanulmány azt is vizsgálta, hogy a digitális épületirányítási rendszerekre telepített mesterségesintelligencia-réteg miként képes összekapcsolni a korábban egymástól elszigetelt adatforrásokat, folyamatosan elemezni az épületek állapotát, valamint valós időben automatizálni a HVAC-rendszerek mĹąködésének optimalizálását.

Az MI a használati szokásokból, az időjárás-előrejelzésekből, a berendezések teljesítményéből és más üzemeltetési adatokból származó információkat is képes együttesen értékelni. Ennek köszönhetően az épületek hatékonyabban mĹąködtethetők, miközben az üzemeltetésben részt vevő szakemberek terhelése is csökkenthető.

A kisebb épületek számára is elérhetővé válhat az energiaintelligencia

A kutatás szerint a kis- és közepes méretĹą, 9300 négyzetméternél kisebb épületek is jelentős mértékben profitálhatnak a mesterséges intelligencia alkalmazásából. Az energiagazdálkodási rendszereket korábban sok esetben túl összetettnek vagy költségesnek tartották a kisebb létesítmények számára, ahol ráadásul a hatékony üzemeltetéshez szükséges szakértelem is gyakran korlátozottan áll rendelkezésre.

A mesterséges intelligencia az optimalizálási folyamatok automatizálásával és egyszerĹąsítésével hozzáférhetőbbé teheti a fejlett épületirányítási megoldásokat. Így a kisebb épületek esetében is lehetőség nyílhat az energiafogyasztás, az üzemeltetési költségek és a kibocsátás mérséklésére.

„A mesterséges intelligencia a kisebb épületek tulajdonosainak és üzemeltetőinek kezébe adja az energiaintelligencia erejét. Ami korábban jelentős szakértelmet és beruházást igényelt, ma már egyszerĹąbben és nagyobb léptékben is megvalósítható. Ez segíti a szervezeteket az energiapazarlás és a költségek csökkentésében, a teljesítmény javításában, valamint abban, hogy magabiztosabban hozzanak megalapozottabb döntéseket” – tette hozzá Földvári Péter.

English Summary

Schneider Electric’s new research shows that buildings using artificial intelligence (AI) for HVAC optimization can reduce energy consumption by up to 22% compared with conventional control systems. AI-enabled optimization can deliver an additional 7.2–12.7% energy savings on top of those achieved with smart building management systems, while generating significant cost and carbon savings. Depending on the building and its use, annual energy savings can exceed 200 MWh, while up to 60 metric tons of CO₂ emissions can be avoided per building each year. The study also found that the carbon emissions avoided through AI-enabled optimization can be more than 100 times greater than the environmental footprint of the AI system itself. Importantly, AI can also make advanced energy management more accessible to small and medium-sized buildings by automating optimization and reducing the need for specialized expertise. The findings demonstrate how AI can help building owners and operators cut energy use, operating costs and emissions while improving overall building performance.