L’optimisation de la gestion des systèmes CVC au bénéfice du climat
Par Brainbox AI | Publiée le 11 mars 2022
Problématique et objectifs poursuivis
Problème
- Les systèmes de CVC traditionnels polluants représentent en moyenne 40% des gaz à effet de serre (GES) du secteur, soit 5% des émissions de GES totaux au niveau mondial;
- Coûts élevés pour la consommation d’énergie, quelle que soit la source (ex. : électricité, gaz naturel, mazout);
- Les ajustements de température des systèmes traditionnels peuvent amener de l’inconfort chez les personnes à l’intérieur de l’immeuble, puisqu’ils ne sont pas toujours adaptés aux besoins des personnes qui y sont présentes.
Objectifs
- Réduire la production de GES du secteur immobilier;
- Permettre une gestion simple et efficace des CVC;
- Maintenir un confort pour les utilisateurs des immeubles commerciaux et institutionnels.
Solution proposée
Solution
BrainBox AI est une entreprise montréalaise qui œuvre dans la gestion des systèmes CVC. Les algorithmes en IA développés optimisent l’économie d’énergie et la réduction des coûts pour les organisations possédant des immeubles commerciaux et institutionnels.
Principe
En recueillant les données internes et externes des immeubles, BrainBox AI a entraîné ses modèles afin d’autonomiser la gestion des systèmes CVC. Les algorithmes de l’entreprise permettent une réduction de 25% de la consommation d’énergie et de 60% de l’empreinte carbone des immeubles.
Expérience utilisateur
Les solutions de gestion des systèmes CVC de BrainBox AI automatisent le contrôle des commandes de gestion. Le modèle procède à des mises à jour toutes les cinq minutes, et ce, sur une période de six heures. L’utilisation de cette technologie engendre une réduction importante de la quantité d’énergie utilisée sans compromettre le niveau de confort.
Rôle de l'IA
Les algorithmes de BrainBox AI utilisent l’intelligence artificielle (IA) pour prédire les conditions internes et externes des immeubles et optimiser l’utilisation des systèmes de CVC. L’entreprise utilise notamment :
- De l’AutoML;
- Des modèles de prévision;
- Des plateformes de visualisation analytique.
Les techniques d’IA utilisées incluent :
- Apprentissage automatique;
- Régression linéaire;
- Analyse des composantes principales (PCA);
- Apprentissage profond dont:
- Réseaux de neurones profonds;
- Réseaux de neurones convolutifs;
- Réseaux convolutifs à graphes;
- Réseaux de neurones récurrents;
- Encodeurs et décodeurs;
- Apprentissage par renforcement;
- Simulation;
- Régression;
- Regroupement.
Retombées obtenues
Retombées principales
- Réduction des coûts liés aux CVC des immeubles;
- Diminution de la production de gaz à effet de serre;
- Optimisation du processus de gestion des systèmes CVC et économies de temps.
Génération et diffusion de nouvelles connaissances
- En voie d’obtention d’un brevet;
- Collaboration avec des instituts de recherches et des universités.
Conditions de réussite
Équipe mobilisée
L’équipe en IA de BrainBox AI compte plus de 80 employés incluant :
- Des analystes de données;
- Des architectes de solutions;
- Des scientifiques de données;
- Des ingénieurs de données;
- Des développeurs de logiciels.
Collaborations
L’entreprise BrainBox AI travaille avec une diversité de partenaires stratégiques. Ces derniers incluent notamment :
- SEG Ingenieria;
- ForTerra;
- Green Bee Energy;
- Sunland Cleantech.
BrainBox AI collabore avec plusieurs instituts de recherche et réseaux universitaires nationaux et internationaux tels que :
- Institut de valorisation des données (IVADO);
- National Renewable Energy Laboratory (États-Unis);
- L’Université McGill;
- Polytechnique Montréal;
- L’Université Monash (Austalie).
Contexte d'application de la solution
Cas d'usage
Exemple d’application pour un immeuble commercial :
- Automatisation du système;
- Utilisation de données telles que la température et le degré de pollution pour l’ajustement du chauffage ou de la climatisation;
- Maintien du confort pour les employés et les visiteurs;
- Données cryptées pour assurer la sécurité de ces dernières.
Clientèle
Les algorithmes développés par BrainBox AI s’adressent aux organisations détentrices d’immeubles commerciaux. La clientèle ciblée inclut :
- Les entreprises;
- Les gouvernements;
- Les établissements d’enseignement.