“建筑物的 AI 大脑”:通过 AI 设计和控制建筑物

2020-08-06 10:24:28 141
PassiveLogic 将 GPU 驱动的 AI 和边缘计算应用于建筑物的物联网(IoT)组件。
“建筑物的 AI 大脑”:通过 AI 设计和控制建筑物

Beta 测试是一种针对非实体产品(比如软件)的验收测试。通过进行验收测试,可以将错误修复程序放入软件产品下一个版本中,以供下载到设备,接着循环这个过程。验收测试是技术测试的最后一个阶段,一旦通过验收测试,产品就会进入发布阶段。

Beta 测试对于像建筑物这样的实体产品是不常用的。但是,盐湖城(Salt Lake City)的两位企业家现在提供了一个在开发过程中就可以评估建筑物的系统。 

PassiveLogic 的首席执行官 Troy Harvey 说,这可以在建筑物开始建造前解决很多问题。

Hive 控制器

Hive 控制器

Harvey 和 Jeremy Fillingim 于 2014 年创立了 PassiveLogic,这是一个工程师 AI 平台,可以用于自主操作建筑物的所有物联网组件。

PassiveLogic 的 Hive 系统被初创公司称为 “建筑物的大脑” ,该系统由能耗低且具有 AI 功能的 Jetson Nano 模块提供动力。

Hive 通过使用传感器融合算法合并来自多个传感器的数据,可以在控制建筑物时做出瞬间决策。而且,它可以针对房间动态情况提供自动解释和响应能力。

Jetson 引领物联网的新时代

PassiveLogic 的软件使设计人员和架构师能够以数字化方式绘制系统控制架构的组件。承包商和建筑师可以在开始构建前在物联网系统上运行 AI 驱动的模拟。该模拟是通过神经网络进行的,有助于优化能源效率和舒适度等领域。

PassiveLogic 的 Swarm 传感器

PassiveLogic 的 Swarm 传感器

除了用于边缘计算的 Hive 控制器外,该系统还将初创公司的 Swarm 房间传感器和紧凑型 Cell 模块连接到建筑组件中,以进行硬接线控制。

 “借助 Jetson Nano,我们可以获得所有边缘算力,因此我们可以使用实时系统在 AI 中完成所有这些工作,” Harvey 说。

PassiveLogic 在构建 AI、边缘计算和物联网方面的开创性应用时,正值零售商、制造商、市政当局和其他众多公司采用 NVIDIA GPU 驱动的边缘计算以实现自主管理的时代。

该公司是 NVIDIA 初创加速计划 (NVIDIA Inception)的成员,该计划可以通过网络、GPU 技术指导和培训帮助初创企业更快地扩展市场。

“在 PassiveLogic 准备应对堆积如山的客户需求时,NVIDIA 初创加速计划正在为 Jetson 的功能和操作提供技术指导,” Harvey 说。“ Jetson 芯片向我们的平台敞开了大门。”

Hive:AI 边缘计算


Hive:AI 边缘计算

PassiveLogic 的 Hive 控制器可以使 AI 应用于普通的边缘设备,例如闭路摄像头、照明、供暖以及空调系统。这使在装有摄像头和智能温度控制的建筑物中应用图像识别技术成为可能。

Harvey 说:“它成为了建筑物中所有传感器以及可控设备的控制中心。”

Hive 还可以根据从其联网 Swarm 设备中获取的数据,来推测人群在建筑物中的位置。Swarm 设备使用了蓝牙网格三边化技术来定位建筑物的居住者,它可以根据人们所处的位置,调节温度、灯光或其他系统。

数字化的 AI 模拟

该公司的 Cell 模块(由软件定义的硬接线输入输出单元)用于将所有物理建筑物连接到其 Hive AI 边缘计算系统中。当客户将这些建筑物模块连接在一起时,他们也在为该自主系统的外观奠定软件基础。

PassiveLogic 使客户能够在 Hive 的软件平台上以数字化方式布置建筑控制并设置模拟。客户可以导入 CAD 设计或将草图绘制出来,其中包括需要统一进行管理的建筑物的所有功能。

AI 引擎在物理层面上了解建筑物组件的工作方式,并且它可以运行建筑物系统的模拟,同时考虑到复杂的交互作用,并做出控制决策以优化操作。接下来,Hive 将此最佳控制路径与实际传感器数据进行比较,应用机器学习,并随着时间的推移更加智能地自主控制建筑物。

无论是要升级现有建筑物还是设计新建筑物,客户都可以使用 Hive 进行模拟,以了解如何改善能耗和舒适度。

“一旦插上电源,您就可以在现场学习,并使用深度学习进行独特的本地训练,同时将其与其他建筑物进行比较,” Harvey 说。

*本文转载自英伟达NVIDIA中国

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