Darum braucht dieses Haus 25 Prozent weniger Strom
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L’Empa ha sviluppato un’intelligenza artificiale che impara a conoscere il consumo di elettricità degli inquilini, immagazzina elettricità nelle fasce orarie in cui è meno cara e gestisce la casa in modo smart.
Die Empa hat eine künstliche Intelligenz entwickelt, die den Strombedarf der Bewohnerinnen und Bewohner selbstständig kennenlernt, den Strom zum günstigsten Zeitpunkt bezieht und das Haus klug steuert.
Una volta le case avevano quattro mura, un tetto, porte e finestre, un sistema di riscaldamento, un boiler, una cucina e un paio di prese elettriche. Il sistema di riscaldamento veniva programmato sul ciclo notte/giorno, il boiler era alimentato a elettricità, ogni tanto ci si dimenticava la luce accesa e quando veniva fame, bastava accendere il forno.
Al giorno d’oggi le cose funzionano fondamentalmente ancora così. Ma: installando un impianto fotovoltaico, sostituendo il riscaldamento a nafta con una pompa di calore, installando un sistema di Smart Home con gestione dell’illuminazione e volendo caricare la propria auto elettrica e la propria e-bike posteggiate in garage, la faccenda diventa decisamente complicata. Quand’è il momento ideale per caricare la batteria dell’auto con l’energia solare? Quando è meno costoso scaldare l’acqua? In futuro, inoltre, le batterie delle auto elettriche non serviranno più solo a immagazzinare energia per viaggiare ma anche per alimentare la tecnologia domotica. Quando posso utilizzare la corrente per la casa senza poi rimanere bloccato nel bel mezzo dell’autostrada?
Imparare tramite ricompense
Gestire tutto manualmente non è possibile e c’è un’elevata probabilità che non si riesca a sfruttare al massimo questa nuova tecnologia: i prezzi dell’elettricità variano costantemente e gli impianti fotovoltaici producono una differente quantità di elettricità a seconda delle condizioni meteorologiche.
L’intelligenza artificiale sviluppata dal ricercatore dell’Empa Bratislav Svetozarevic potrebbe offrire un aiuto importante: l’AI dovrebbe riuscire a gestire in maniera intelligente tutti i sistemi di riscaldamento e che usano energia elettrica adattandosi alle necessità degli inquilini. «Il programma raccoglie dati da tutte le fonti possibili e li analizza», spiega il ricercatore. Lo spettro va dai dati meteorologici raccolti dai sensori dentro e fuori casa fino agli orari che scandiscono la routine degli inquilini. Con l’aumento dei dati a disposizione, aumenta anche la velocità di apprendimento della rete neurale. Dopo una prima fase di apprendimento, l’AI può decidere da sola quali dati sono utili e quali possono invece essere ignorati. Per far sì che l’AI impari in modo corretto e rapido, in caso di decisione giusta viene ricompensata con dei punti, proprio come un cagnolino che riceve un biscotto se si comporta bene.
Battesimo del fuoco superato
Una ricompensa la ricevono però anche gli inquilini della casa: una volta terminata la fase di apprendimento, il sistema dovrebbe permettere di risparmiare fino al 25 per cento di energia e, grazie al collegamento intelligente con la rete elettrica, gravare sul portafoglio solo durante gli orari in cui l’elettricità costa meno. L’AI non è però ancora pronta per essere lanciata sul mercato; una prima versione dovrebbe essere disponibile su licenza entro fine anno per gli esperti in automatizzazione delle case. Nel centro di ricerca NEST dell’Empa, l’AI ha già superato il battesimo del fuoco, spiega Svetozarevic. Ora si tratta di raccogliere un numero sufficiente di set di dati in modo che l’AI possa adattarsi a qualsiasi tipo di sistema installato nelle case.
Il bello, ci racconta il suo creatore, è che non è necessario chiamare un ingegnere per programmare il sistema: sa da solo quello che deve fare. «È come imparare a conoscere una nuova persona», spiega il ricercatore. Man mano che l’AI passa del tempo con gli inquilini impara a conoscerli sempre meglio.
Einst hatte ein Haus vier Wände, ein Dach, Fenster und Türen, eine Heizung, einen Boiler, Küchenapplikationen und ein paar Stromanschlüsse. Man programmierte die Heizung auf Tages- und Nachtbetrieb, der Boiler wurde vom Elektrizitätswerk gesteuert, aus Vergesslichkeit liess man das Licht brennen und wenn man Hunger hatte, warf man den Ofen an.
Das ist im Grunde auch heute noch so. Nur: Wer sich eine Photovoltaik-Anlage anschafft, die Ölheizung mit einer Wärmepumpe ersetzt, sich ein Smart Home mit Lichtsteuerung einrichtet und in der Garage das Elektroauto und das E-Bike laden möchte, hat plötzlich alle Hände voll zu tun. Wann ist der ideale Zeitpunkt, mit dem Solarstrom die Autobatterie zu laden, wann ist am günstigsten, das Wasser zu heizen? Auch werden Autobatterien bald nicht nur Strom fürs Fahren speichern, sondern auch als Stromspeicher für die Haustechnik dienen. Wann zapfe ich den Strom fürs Haus ab, so dass ich später nicht mitten auf der Autobahn stehen bleibe?
Lernen dank Belohnung
Dies alles manuell zu steuern, ist kaum möglich. Und es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, nicht das Optimum herauszuholen: Die Strompreise ändern laufend und Solaranlagen liefern je nach Wetter unterschiedlich viel Strom.
Abhilfe könnte eine Künstliche Intelligenz schaffen, die vom Forscher Bratislav Svetozarevic an der Empa entwickelt wurde: Die KI soll alle Strom- und Heizsysteme auf ausgeklügelte Weise und angepasst an die Bedürfnisse der Bewohnerinnen und Bewohner steuern können. «Das Programm sammelt Daten aus allen möglichen Quellen und wertet sie aus», sagt der Forscher. Das Spektrum reicht von Wetterdaten über Sensoren im und ums Haus bis hin zur Uhrzeit und den täglichen Routinen der Bewohner. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, umso schneller lernt das neuronale Netzwerk. Die KI kann nach einer Lernphase selbst entscheiden, welche Daten nützlich sind und welche sie ignorieren soll. Damit die KI schnell und richtig lernt, wird sie bei richtigen Entscheidungen mit Punkten belohnt – ähnlich einem Hund, der fürs gute Benehmen ein Biskuit erhält.
Feuertaufe bestanden
Belohnt werden aber auch die Hausbesitzerinnen und -besitzer: Ein fertig ausgebildetes System soll bis zu 25 Prozent Energie sparen und wegen intelligentem Strombezug zu den günstigsten Zeiten das Portemonnaie entlasten. Noch ist die KI nicht marktreif; eine erste Version soll bis Ende Jahr als Lizenz für Spezialisten der Gebäudeautomation zur Verfügung stehen. Im Forschungsgebäude NEST der Empa hat die KI ihre Feuertaufe bereits bestanden, sagt Svetozarevic. Nun gehe es darum, genügend Datensets zu konstruieren, damit sie mit allen möglichen Gebäudesystemen klarkommt.
Das Schöne sei, so ihr Erfinder, dass es keinen Ingenieur brauche, der die Steuerung programmiert: Sie weiss selbst, was zu tun ist. «Es ist wie beim Kennenlernen einer neuen Person», sagt der Forscher. Je mehr Zeit die KI mit den Bewohnerinnen und Bewohner verbringe, umso besser lerne sie ihre Bedürfnisse kennen.
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Prima pubblicazione:
23.4.2021
Ultimo aggiornamento:
9.6.2021
Un cervello per la casa
L’AI di gestione dell’Empa suddivide l’energia elettrica in maniera ottimale. Non è necessario programmarla poiché apprende da sola quali sono le necessità degli inquilini e si adatta ai ritmi diurni e notturni. Per imparare, utilizza dati provenienti da diverse fonti e con l’aumento dei dati a disposizione, aumenta anche l’efficienza con cui viene distribuita l’elettricità.
Köpfchen fürs Haus
Die KI-Steuerung der Empa soll den Strom auf optimale Weise verteilen. Sie muss nicht programmiert werden, sondern lernt die Bedürfnisse der Bewohnerinnen und Bewohner selbst kennen und passt sich an Tages- und Nachtzeiten an. Um zu lernen, nutzt sie Daten aus unterschiedlichen Quellen. Je mehr Daten ihr zur Verfügung stehen, desto exakter kann sie den Stromfluss steuern.