Utiliser l’IA pour améliorer la consommation énergétique et le confort des bâtiments
Des chercheurs de l'Université de Waterloo ont mis au point une nouvelle méthode pouvant entraîner d'importantes économies d'énergie dans les bâtiments. L'équipe a identifié 28 zones de perte de chaleur majeures dans un immeuble résidentiel à logements multiples, les plus graves se trouvant aux intersections des murs et autour des fenêtres. Un potentiel d'économie d'énergie de 25 % est attendu si 70 % des régions découvertes sont réparées.
Leur document de recherche a été publié dans Conversion et gestion de l'énergie.
Les enceintes des bâtiments dépendent du contrôle de la chaleur et de l’humidité pour éviter les pertes d’énergie importantes dues aux fuites d’air, ce qui rend les bâtiments moins confortables et plus coûteux à entretenir. Ce problème sera probablement aggravé par le changement climatique dû aux fluctuations volatiles de température. Étant donné que l’inspection manuelle prend du temps et est rarement effectuée en raison du manque de personnel qualifié, l’inefficacité énergétique devient un problème répandu dans les bâtiments.
Des chercheurs de Waterloo, chef de file de la recherche et de l'éducation en matière de développement durable et catalyseur de l'innovation, des solutions et des talents environnementaux, ont créé une plateforme autonome en temps réel pour rendre les bâtiments plus économes en énergie. La plateforme combine l'intelligence artificielle, la technologie infrarouge et un modèle mathématique qui quantifie le flux de chaleur pour mieux identifier les zones de perte de chaleur dans les bâtiments.
En utilisant la nouvelle méthode, les chercheurs ont mené une étude avancée sur un immeuble résidentiel à logements multiples dans le climat extrême des Prairies canadiennes, où les résidents âgés ont signalé un inconfort et des factures d'électricité plus élevées en raison de la demande accrue de chauffage dans leurs logements. À l’aide d’outils d’IA, l’équipe a entraîné le programme à examiner les images thermiques en temps réel, atteignant une précision de 81 % dans la détection des zones de perte de chaleur dans l’enveloppe du bâtiment.
« L'augmentation de près de 10 % de la précision avec ce modèle basé sur l'IA a un impact, car il améliore le confort des occupants et réduit les factures d'énergie », a déclaré le Dr Mohamad Araji, directeur du programme d'ingénierie architecturale de Waterloo et chef du laboratoire Symbiosis. un groupe interdisciplinaire de l'université spécialisé dans le développement de systèmes de construction innovants et la construction de bâtiments plus respectueux de l'environnement.
Les nouveaux outils d’IA ont contribué à éliminer l’élément d’erreur humaine dans l’examen des résultats et ont multiplié par 12 la vitesse d’analyse des données par rapport aux méthodes traditionnelles d’inspection des bâtiments.
Les futures extensions de ce travail incluront l'utilisation de drones équipés de caméras pour inspecter les immeubles de grande hauteur.
« Nous espérons que notre méthodologie pourra être utilisée pour analyser les bâtiments et conduire à des millions d'économies d'énergie d'une manière beaucoup plus rapide qu'auparavant », a déclaré Araji.
