De fleste ved, at betegnelsen AI står for ”artificiel intelligence” og kunstig intelligens på dansk. Præcis som IoT og industri 4.0 er AI lidt af et buzzword – men hvad er AI egentlig? Vi giver dig en forklaring, som du kan forstå på 3 minutter.

Overordnet set er kunstig intelligens – AI – skabt til at være en forlængelse af den menneskelige intelligens. AI er muligt takket være machine learning og en lang række algoritmer. Disse algoritmer gør for eksempel AI i stand til at genkende udseende i smartphones ansigtsgenkendelse, bestemme rutenavigation i GPS’er og forudse handlingsmønstre i et digitalt skakspil.


AI i bygninger
– et letforståeligt eksempel

Når man bruger alarmer ved afvigelse fra den sædvanlige bygningsdrift, kan det være kunstig intelligens, der står bag. AI eller kunstig intelligens opdeles i to versioner. De kaldes symbolsk AI eller på engelsk general AI, og subsymbolsk AI eller på engelsk narrow AI. Den symbolske, generelle AI arbejder med indlæring af logistiske og sproglige data, og den står for eksempel bag GPS-navigering og interaktive robotter. Modsat arbejder den subsymbolske, narrow AI med indlæring af data, der muliggør genkendelse af alt fra former til komplekse mønstre og udseende ved hjælp af klassificering.


AI for Facility Managere

Hvis du arbejder med bygningsdrift, bør du overveje mulighederne med AI. For at gøre det let at forstå, forklarer vi i dette afsnit, hvordan algoritmerne, som AI består af, fungerer.

Algoritmers funktion er at bearbejde en mængde data og forstå måden, hvorpå forskellige data er forbundet. AI består af algoritmer, og det er algoritmernes indsigt, der gør det muligt afsløre udsving i de normale forhold. Når det med ReMonis energimåling er muligt at få en alarm, når der er ændringer i dit forbrug, skyldes det, at denne funktion bygger på subsymbolsk eller narrow AI. På mange måder er energimåling et godt udgangspunkt for forklaringen. Lad os derfor tage udgangspunkt i ReMonis temperatursensor.


Bagom ReMonis løsning

Uden på dine vandrør sidder sensoren FlowMoniSpot, som måler temperaturen på rørenes indhold – i dette tilfælde vand – mens sensoren sideløbende måler rumtemperaturen. To datasæt sendes fra sensoren til ReMonis gateway, hvorfra datasættene vises i ReCalc. Vi ved, at AI-funktionen er af typen subsymbolsk eller narrow, fordi algoritmen bruger den indlærte viden om forholdet mellem de to datasæt til at arbejde med mønstergenkendelse. Resultatet er, at det takket være kunstig intelligens er muligt at programmere ReCalc til at sende en alarm, hvis data afviger fra normalen.

Denne forklaring tager udgangspunkt i lækage på vandrør og er blot én måde at forstå AI på. I dette tilfælde findes den kunstige intelligens hverken i sensor eller ReMonis gateway men i ReCalc.


Brug ressourcerne rigtigt med AI

Du bør overveje mulighederne med AI, fordi det giver dig et stort potentiale for at spare penge på din bygningsdrift. Det er op til dig, hvordan du vil bruge AI, fordi mulighederne er mange. Om dit største potentiale med AI findes i at registrere temperatur, besøgsantal, elforbrug eller noget helt fjerde, kan vi ikke sige. Sikkert er det dog, at det i et samfund præget af IoT og industri 4.0 betaler sig at undersøge mulighederne med smart teknologi og – ikke mindst – kunstig intelligens.