In Bezug auf intelligente Gebäudetechnik gehören Zonensysteme zu den effektivsten Möglichkeiten, um Heizungs-, Lüftungs- und Kühlsysteme (HLK) zu steuern. Nun wird künstliche Intelligenz in die Gestaltung dieser Systeme integriert, um ihre Effizienz weiter zu steigern.
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Durch den Einsatz von Zonensystemen kann die HLK auf Raumebene so fein abgestimmt werden, dass sogar die persönlichen Vorlieben einer einzelnen Person berücksichtigt werden
Mithilfe von Zonensystemen kann die HLK in jedem Raum genau gesteuert werden, sogar bis hin zur Anpassung an die spezifischen Vorlieben einzelner Bewohner oder Mitarbeiter. Um dieses umfassende Maß an detaillierter Steuerung zu erreichen, werden hochmoderne Technologien wie Raumthermostate, Bewegungssensoren und Smart-Home-Systeme eingesetzt. Diese erfassen kontinuierlich Daten zur Raumtemperatur, Luftfeuchtigkeit und Belüftung und passen die Einstellungen entsprechend an.
Damit die Kosten niedrig gehalten werden können, ist es unerlässlich, automatisierte Prozesse zu implementieren, die es den HLK-Systemen ermöglichen, auf die von Sensoren erfassten Daten zu reagieren. Dieser Prozess wird durch den Einsatz von KI unterstützt, die anhand der verfügbaren Informationen die besten Entscheidungen treffen kann.
Eine neue Ära der Gebäudeautomatisierung mit Edge-Intelligenz bricht an
Früher wurden KI-Systeme traditionell in zentralen Rechnern betrieben. In den letzten Jahren hat sich jedoch die Cloud als bevorzugter Ort für diese Verarbeitung etabliert. Daten, die von Sensoren in Gebäuden oder Fabrikhallen erfasst werden, werden an ein System in der Cloud gesendet. Dort werden mithilfe von KI-Algorithmen Entscheidungen getroffen, die dann an die HLK-Systeme zurückgeschickt und umgesetzt werden.
Es gibt jedoch auch Nachteile, wenn man sich zu stark auf die Cloud verlässt. Eine der Hauptprobleme ist die Verzögerung, die bei der Datenübertragung auftritt, was bedeutet, dass man auf eine Antwort warten muss. Darüber hinaus entstehen Kosten für die Datenübertragung und das gesamte System ist von einer stabilen Kommunikationsverbindung abhängig. Dies kann sich besonders ärgerlich auswirken, wenn in einem intelligenten Gebäude das Licht erst ein oder zwei Sekunden nach dem Betätigen des Schalters angeht.
Statt auf Cloud-KI setzt man vermehrt auf Edge Intelligence, bei der die Datenverarbeitung und der KI-Algorithmus an der Netzwerkkante erfolgen, also in unmittelbarer Nähe der Sensoren und Aktoren. Durch diese Herangehensweise werden die Einschränkungen der Cloud-Nutzung überwunden. Insbesondere Zonensysteme für intelligente Gebäude bieten eine hervorragende Umsetzungsmöglichkeit für Edge-Intelligenz, da sie direkt mit der erfassten Umgebung interagieren können.
Man fragt sich, wo genau die Edge-Intelligenz eigentlich zu finden ist
Für Führungskräfte in Telekommunikationsunternehmen liegt die Edge an den Standorten der Mobilfunkmasten, da diese eine wichtige Rolle bei der Datenübertragung und -kommunikation spielen. Sie setzen auf eine dezentrale Architektur, um Latenzzeiten zu minimieren und eine schnelle Reaktion auf Anfragen zu ermöglichen.
Laut Silicon Labs befindet sich die Grenze des Netzwerks in der Sensorebene, während die Edge direkt neben den erfassten Größen liegt. Jedoch ist dies lediglich eine Charakterisierung. Es gibt auch starke Argumente dafür, dass es große Vorteile bringt, KI-Berechnungen noch weiter von der Cloud zu entfernen.
Wenn wir über die Edge-Ausführung von künstlicher Intelligenz sprechen, stoßen wir auf zwei wichtige Vorteile: eine schnellere dezentrale Entscheidungsfindung und eine Verringerung des Datenverkehrs. Um diese Vorteile in intelligenten Gebäuden zu nutzen, können wir funkbasierte Mikrocontroller (MCUs) mit Edge-Intelligenz als Prozessoren einsetzen. Diese speziellen System-on-Chip (SoC)-Bausteine ermöglichen die effiziente Ausführung von KI-Modellen mit optimiertem Stromverbrauch und einer angemessenen Geschwindigkeit.
Die Integration von KI-Anwendungen in einem Funk-SoC bietet eine kosteneffiziente Möglichkeit für Hersteller, ihre Produkte in industriellen und intelligenten Gebäuden mit funkbasierter und intelligenter Technologie auszustatten. Da der Prozessor in einem HLK-System bereits mit der Ausführung von HLK-Anwendungen unter strengen Sicherheitsauflagen beschäftigt ist, erfordert die Implementierung von KI eine separate Komponente. Ein Funk-SoC, der durch einen KI-Beschleuniger unterstützt wird, ermöglicht die Nutzung der Vorteile der Edge-KI und hält dabei die Kosten minimal.
Die Experten hoben die Vorteile von Funk-MCUs für Edge-KI hervor
Um die Vorteile genauer zu erfassen, ist ein Vergleich zwischen den Verbesserungen, die Edge-KI gegenüber einer herkömmlichen MCU bietet, unerlässlich. Ein KI-Beschleuniger ermöglicht Anwendungen, basierend auf einem bestimmten Datensatz, schnellere Entscheidungen zu treffen. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden bietet der Beschleuniger eine höhere Verlässlichkeit und verbraucht dabei signifikant weniger Energie.
Eine wesentliche Voraussetzung für KI-Anwendungen ist das Vertrauen, da sie in der Lage sein müssen, Anomalien oder Störungen in ihrer Umgebung zu erkennen und sie exakt in vorher festgelegte Kategorien einzuordnen. Durch die Nutzung eines SoC mit integriertem KI-Beschleuniger können diese Anwendungen Entscheidungen direkt am Edge-Punkt treffen, ohne dabei auf den Datenaustausch mit der Cloud angewiesen zu sein. Dadurch werden zuverlässigere und effizientere Ergebnisse erzielt.
Innerhalb von Zonensystemen haben KI-gestützte Anwendungen auf Funk-MCUs die Fähigkeit, spontane Entscheidungen zu treffen, indem sie Störungen der HLK-Bedingungen und Änderungen der Personenbelegung berücksichtigen. Dadurch wird die Reaktionszeit des Optimierungszyklus erheblich verkürzt, was sowohl Bewohnern als auch Mitarbeitern ermöglicht, Verzögerungen zu vermeiden und gleichzeitig die Energieverschwendung zu minimieren. Darüber hinaus ist es dem System möglich, grundlegende Optimierungen ohne Datenübertragung an die Cloud durchzuführen, wodurch der Datenschutz und die Sicherheit gesteigert werden. Diese lokale Entscheidungsfindung reduziert auch das Risiko von Unterbrechungen, falls das Backend des Gebäudes offline ist oder die Netzwerkverbindung aus irgendeinem Grund getrennt wird.
Die Experten untersuchten verschiedene Arten der Datenübertragung für die zentrale Entscheidungsfindung
Die Nutzung von KI-gestützten Anwendungen ermöglicht es Entwicklern, die Datenübertragung in die Cloud zu minimieren oder vollständig zu eliminieren, indem sie zuverlässige Entscheidungen vor Ort treffen. Dadurch wird die Abhängigkeit von der Cloud verringert und die Reaktionszeit des Systems verbessert, da die Sensoren nur dann an die Cloud übertragen, wenn tatsächlich relevante Ereignisse auftreten.
In traditionellen HLK-Systemen mit nur wenigen Sensoren sind die Übertragungsraten noch akzeptabel, wodurch der Einsatz von Cloud-KI als angemessener Ansatz betrachtet wird. Jedoch hat sich dies mit der Einführung von Zonensystemen geändert, da jetzt Hunderte von Sensoren online sind und die Übertragung statischer Daten vermieden werden muss. Wenn die Algorithmen nicht lokal ausgeführt werden würden, würde der kontinuierliche Datenfluss durch die ständige Kommunikation von Millionen von Sensoren mit der Cloud alle paar Millisekunden schnell zu einer Überlastung des Netzwerks führen.
Eine Möglichkeit, das Problem des Datenverkehrs zu verringern, besteht darin, KI-Beschleuniger einzusetzen. Diese leistungsstarken Geräte stellen die erforderliche Rechenleistung bereit, um die von den Sensoren generierten statischen Daten zu filtern und zu bewerten, ob eine Änderung stattgefunden hat. Nur die relevanten ereignisgesteuerten Daten werden dann an die Cloud übertragen. Durch diese intelligente Filterung wird der Netzwerkverkehr optimiert und die Ressourcen in der Cloud werden entlastet. Gebäudebetreiber profitieren besonders von dieser Verbesserung, da sie dadurch die Kosten für Cloud-Dienste erheblich senken können.
Intelligente Gebäude nutzen diverse Zonentechniken für optimale Funktionalität
Dank der Nutzung von Zonentechniken werden intelligente Gebäude den Komfort für Bewohner und Mitarbeiter erheblich steigern und gleichzeitig die Energiekosten auf ein Minimum reduzieren. In etwa zehn Jahren wird diese Technologie allgegenwärtig sein und Nutzer werden sich an den Anblick intelligenter Belüftungssysteme genauso gewöhnen wie an eine intelligente Beleuchtung. Um dies zu ermöglichen und die Daten von Hunderten neuer Sensoren effektiv zu verarbeiten, stellt die Ausführung von KI-Algorithmen am Edge-Punkt eine leistungsstarke und kostengünstige Lösung dar.
