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Esta IA pode dizer se sua casa está desperdiçando energia – apenas olhando para ela

Dois pesquisadores da Universidade de Cambridge desenvolveram um algoritmo de aprendizagem profunda que poderia torná-lo É mais fácil, mais rápido e mais barato identificar casas que desperdiçam energia – uma fonte significativa de emissões de gases com efeito de estufa.

Treinado em dados de código aberto, incluindo certificados de desempenho energético e imagens de satélite, o A IA conseguiu classificar as chamadas casas “difíceis de descarbonizar” com 90% de precisão, de acordo com o estudar. Essas casas são difíceis de eletrificar ou reformar por vários motivos, incluindo idade avançada, estrutura ou localização.

O modelo pode identificar partes específicas de um edifício – como o telhado e as janelas – que estão a perder mais calor e se a casa é antiga ou moderna. No entanto, os pesquisadores estão confiantes de que podem aumentar significativamente o detalhe e a precisão do modelo ao longo do tempo.

Imagens aéreas de casas em Cambridge, Reino Unido. O vermelho representa casas “difíceis de descarbonizar”. Azul representa casas com maior eficiência energética. Crédito: Universidade de Cambridge

O Reino Unido pretende descarbonizar todas as casas, mesmo as com correntes de ar, até 2050. Mas sem uma forma de identificar “propriedades problemáticas” de alta prioridade, os decisores políticos poderão ter dificuldades para cumprir estas metas, afirmaram os investigadores.

“Esta é a primeira vez que a IA foi treinada para identificar edifícios difíceis de descarbonizar usando dados de código aberto”, disse a Dra. Ronita Bardhan, chefe do Grupo de Design Sustentável de Cambridge e coautora do estudo.

“Os decisores políticos precisam de saber quantas casas têm para descarbonizar, mas muitas vezes não têm os recursos para realizar auditorias detalhadas em cada casa. Nosso modelo pode direcioná-los para casas de alta prioridade, economizando tempo e recursos preciosos”, continuou ela.

Bardhan e o outro autor do estudo Maoran Sun, diga que eles estão agora a trabalhar num quadro ainda mais avançado que trará camadas de dados adicionais, como utilização de energia, níveis de pobreza e imagens térmicas de fachadas de edifícios. Eles esperam que isso aumente a precisão do modelo, mas também forneça informações ainda mais detalhadas.

Até agora, as decisões políticas de descarbonização têm sido baseadas em evidências derivadas de conjuntos de dados limitados, afirmaram os investigadores, que estão optimistas quanto ao poder da IA ​​para mudar esta situação. A capacidade dos algoritmos de IA de extrair valor de grandes quantidades de dados é indiscutivelmente uma virada de jogo na solução de problemas complexos.

Fora do âmbito académico, existem inúmeras empresas que colocam a IA na tarefa de resolver as alterações climáticas. Apenas pegue Redes Dríadescom sede em Berlim, que está aproveitando o aprendizado de máquina para acelerar os tempos de detecção de incêndios florestais, ou a Noruega 7Análise que usa IA para prever melhor as inundações e minimizar os danos às infraestruturas.