Velika razprava o uradni temperaturi bo rešena s pomočjo algoritma

V vsakem pisarni, domu ali drugem skupnem prostoru je skoraj vedno nekdo, ki je prehladen, nekdo, ki je prevroče - in nekdo, ki ne ve, za kaj se moti oko termostata.

Lastniki stavb in upravljavci stavbe večinoma spoznajo, kako delujejo njihovi ogrevalni in hladilni sistemi, tako da povprašujejo potnike, če so udobni ali pa želijo biti hladnejši ali toplejši. Vendar pa ima vsakdo v vsakem trenutku drugačno idealno temperaturo, ki temelji na vseh vrstah dejavnikov, vključno z njihovo starostjo in spolom, stopnjo telesne aktivnosti, oblačenjem in celo stresom, ki ga trenutno čutijo. To je zapleten problem: na primer, ljudje, ki poleti vstopajo v hladno sobo, se lahko na začetku počutijo udobno, a se na koncu počutijo prehladno.

Te človeške spremenljivke se v trenutnih industrijskih smernicah za ogrevanje in hlajenje štejejo za statične, kar priporoča od 68,5 do 75 stopinj Fahrenheita pozimi in 75 do 80,5 stopinje poleti. Posledica tega je, da se ljudje pogosto počutijo preveč vroči ali hladni, ne glede na to, koliko energije uporabljajo sistemi za ogrevanje in hlajenje.

Več ljudi bi bilo bolj udobno - izboljšalo bi se njihovo zdravje in produktivnost - če bi se peči in klimatske naprave lahko odzvali v realnem času na to, kako so se počutili stanovalci stavbe, vključno s tem, kako se spreminjajo skozi ves dan. Naša raziskovalna skupina se ukvarja s tem, kako vključiti povratne informacije o sobni temperaturi v sisteme ogrevanja in hlajenja. To, kar razvijamo, bi lahko pomagalo ljudem, da se počutijo bolj udobno, in celo dovolili, da stavbe porabijo manj energije.

Povratne informacije o ljudeh

Nekateri raziskovalci so predlagali, da bi uradniki glasovali o tem, kakšna naj bo temperatura. Z uporabo telefonske aplikacije ali spletnega mesta stanovalci v stavbi pravijo, ali so preveč vroči ali prehladni in kaj bi jih naredili bolj udobne. Algoritem nato analizira odgovor skupin in izračuna temperaturo, ki je za večino ljudi najbolj sprejemljiva.

Vendar pa ima ta metoda dve pomembni omejitvi: za najboljši del potrebujemo skoraj konstanten prispevek ljudi, ki naj bi delali, - in še vedno ne vpliva na to, ali bi nekdo, ki je neudoben, lahko pomagal s tem, da bi oblekel ali odstranil pulover. Prav tako ne upošteva, kako ljudje doživljajo temperaturo, kar je tesno povezano s tem, kako hladno ali toplo želijo, da je njihovo okolje.

Daljinsko spremljanje temperature

V prejšnjih raziskavah je naša skupina postavila več temperaturnih senzorjev po pisarni in združila svoje podatke z informacijami iz zapestnic, ki so zaznavale temperaturo in srčne frekvence potnikov ter aplikacije, ki so anketirale delavce o tem, kako se počutijo. Ugotovili smo, da je dodajanje podatkov o tem, kako se ljudje odzivajo, naredilo algoritem natančnejši pri izračunu sobne temperature, pri kateri bi se ljudje, ki zasedajo dani prostor, počutili najbolj udobno.

Naš trenutni projekt skuša ljudem narediti stvari še lažje in manj vsiljive, odstraniti zapestnice in aplikacije ter samo z daljinskim zaznavanjem temperature kože ljudi izmeriti, kako udobne so. Razvili smo metodo z uporabo običajnih fotoaparatov, termičnih slik in senzorjev razdalje, da bi zaznali prisotnost potnikov v prostoru, se osredotočili na njihove obraze in izmerili temperaturo kože. Iz teh podatkov naš algoritem izračuna, ali - in kako - spremeni temperaturo v prostoru ne glede na število potnikov v prostoru. Ko smo jo preizkusili v pisarni, v kateri je sedem ljudi, so se manj pritoževali, da se počutijo neprijetno hladno ali toplo.

Ta metoda je najučinkovitejša v večstanovanjskih prostorih, kot so pisarne odprtega tipa, sejne sobe in gledališča. Lahko upošteva in upošteva razlike v temperaturi med ljudmi na različnih področjih v prostoru, ne glede na to, ali stojijo ali sedijo ali se gibljejo. Lahko se prilagodi na letenje, ne da bi potrebovali aktivne povratne informacije. Naša skupina bo še naprej raziskovala to in druge nevsiljive metode, da bi ljudem pomagala, da se počutijo bolj udobno - in da bodo bolj zdravi in ​​bolj produktivni.

Ta članek je bil prvotno objavljen na pogovoru Carol Menassa, Da Li in Vineet Kamat. Preberite izvirni članek tukaj.