Ako umelá inteligencia zlepšuje energetickú hospodárnosť a manažment nehnuteľností

Adaptácia kľúčových technológií, ako je umelá inteligencia, je nielen rozhodujúca pre našu planétu, ale môže byť aj presvedčivým investičným argumentom pre vlastníkov a správcov nehnuteľností.

Zásady umelej inteligencie orientovanej na človeka v oblasti nehnuteľností

Ak chceme uspieť pri vytváraní skutočne udržateľných technológií, rozhodujúcu úlohu budú zohrávať zásady umelej inteligencie orientované na človeka. Platí to najmä v aplikáciách v oblasti nehnuteľností – AI optimalizujúca energetickú výkonnosť bez stanovenia priorít, kontroly alebo transparentnosti vzhľadom na pohodu obyvateľov budov pravdepodobne narazí na ich odpor – chcú sa cítiť bezpečne, pohodlne a zdravo.

Spoľahlivé a dôveryhodné riešenia AI, prispôsobiteľné ľudským potrebám, prijmú obyvatelia budov oveľa rýchlejšie, čo umožní AI plniť zamýšľaný účel pri vytváraní pozitívnych environmentálnych a spoločenských vplyvov.

Komfort a pohoda používateľa

AI orientovaná na človeka v systémoch riadenia budov sa zameriava na udržiavanie optimálnej kvality vnútorného prostredia. Dynamicky upravuje systémy budov na základe preferencií užívateľov s cieľom vytvoriť produktívne a zdravé vnútorné prostredie.

Energetická výkonnosť a udržateľnosť

Umelá inteligencia orientovaná na človeka optimalizuje riadiace systémy budov s cieľom minimalizovať spotrebu energie a vplyv na životné prostredie pri zachovaní vysokej úrovne komfortu. Využíva pokročilé algoritmy a prediktívnu analytiku na optimalizáciu systémov vykurovania, vetrania a klimatizácie (HVAC) a ďalších zariadení spotrebúvajúcich energiu na základe údajov v reálnom čase a vzorcov obsadenosti.

Prispôsobivosť a flexibilita

AI orientovaná na človeka umožňuje riadiacim systémom budov prispôsobiť sa meniacim sa vzorcom obsadenosti, scenárom používania a vonkajším podmienkam. Využíva strojové učenie a techniky adaptívneho riadenia na učenie sa z historických údajov a dynamické prispôsobovanie parametrov systému tak, aby spĺňal vyvíjajúce sa potreby a preferencie.

Transparentnosť a kontrola

Umelá inteligencia orientovaná na človeka poskytuje transparentnosť a kontrolu nad systémami budovy, čo umožňuje majiteľom budov pochopiť, ako systémy fungujú a upraviť nastavenia podľa preferencií nájomníkov a návštevníkov.

Súčinnosť a integrácia

AI orientovaná na človeka uľahčuje súčinnosť a integráciu medzi rôznymi stavebnými systémami a zariadeniami.

Optimalizácia vykurovacích systémov pomocou ríešenia AI orienovaného na človeka

Umelá inteligencia zameraná na človeka by mohla byť technológiou, ktorá zmení situáciu v oblasti klímy. Každá veľká komerčná budova má vo všeobecnosti systém riadenia budov (BMS) na monitorovanie a riadenie vykurovania, vetrania a klimatizácie (HVAC). Tieto systémy obsahujú tisíce dátových bodov, ktoré poskytujú údaje, kontrolné body a flexibilitu potrebnú na aplikácie algoritmov strojového učenia v každodennej prevádzke.

Uvedenú teóriu uvádzame v KPMG do praxe a s poskytovateľom riešení AI R8 Technologies sa delíme o skúsenosti, ako sa prístupom založeným na údajoch a riadením na báze AI dosahuje vysoký výkon vykurovacích systémov. Hlavným cieľom je dosiahnuť požadovaný klimatický komfort a zároveň znížiť emisie skleníkových plynov a náklady na energiu.

Prezentované reálne príklady kancelárskej budovy (~ 10 000 m²) a nákupného centra (~ 60 000 m²), ktoré sa nachádzajú v Európe, ukazujú, ako sa riešenie SaaS na báze umelej inteligencie zameriava na využitie existujúceho hardvéru a infraštruktúry, čím sa predchádza ďalším investíciám a zároveň sa dosahujú významné úspory energie.

V týchto prípadoch optimalizácie spotreby energie je v centre pozornosti Digital Operator Jenny, softvérové riešenie na riadenie strany dopytu (DSM), založené na ľudskej inteligencii, ktoré vytvoril partner technologickej aliancie KPMG, spoločnosť R8 Technologies, v úzkej spolupráci s vedcami z oblasti umelej inteligencie z Technickej univerzity v Estónsku (TalTech).

Na ďalších stranách predstavíme potenciál AI pri dosahovaní energetickej hospodárnosti a dekarbonizácie nehnuteľností prostredníctvom nasledujúcich troch krokov:

1. Výzva – definovanie typických problémov, s ktorými sa bežne stretávajú vykurovacie systémy veľkých budov riadené údajmi, čo vedie k plytvaniu energiou a nepohodliu obyvateľov.
2. Riešenie – poskytnutie udržateľného riešenia definovanej výzvy pomocou digitálneho operátora. Opíšeme všeobecný pracovný postup pri nastavovaní a spúšťaní softvéru na riadenie dopytu na báze umelej inteligencie pre komerčnú budovu.
3. Prípady použitia – ilustrácia vplyvu spustenia digitálneho softvéru na riadenie strany dopytu na báze umelej inteligencie, ktorá ukazuje potrebu viacúrovňovej optimalizácie na dosiahnutie maximálnej energetickej účinnosti v zložitých komerčných budovách pri súčasnom uprednostnení klimatického komfortu pre obyvateľov budovy.

Hoci sa v tomto prípade zameriavame na vykurovanie, riešenia na báze umelej inteligencie môžu priniesť podobný vplyv aj pri optimalizácii chladiacich a ventilačných systémov.

Výzva: optimalizácia dopytu po vykurovaní

Vo výzve ohľadom energetickej hospodárnosti sa zameriavame na optimalizáciu vykurovacích systémov riadenú údajmi vo veľkých budovách. Optimalizácia sa týka aj zdrojov vykurovania (elektrárne, plynové kotly, tepelné čerpadlá), zásobovacích okruhov a spotrebičov (vetracie jednotky, jednotky na vykurovanie miestností a zón).

Tieto systémy majú viaceré problémy, ktoré vedú k neoptimálnej spotrebe energie pri súčasnom udržiavaní vnútornej klímy s potrebnou vykurovacou energiou.

Medzi bežne sa vyskytujúce problémy patria:

• Chýbajúce predbežné prepojenie medzi zdrojom, okruhom a spotrebičmi v automatizácii budov.
• Nedostatočná regulácia okruhov, vetracích jednotiek a izbových regulátorov.
• Obmedzenia harmonogramu medzi režimami Eco a Comfort a anomálie v prevádzke.
• Nadmerné reakcie v tradičných prevádzkach na udržiavanie extrémne vysokých teplôt.
• Poruchy snímačov súvisiace s dopytovou stranou a podsystémami.

Takéto problémy prinášajú zvyčajne vysokú potrebu energie a tvorbu emisií CO₂, problémy s kvalitou vnútorného vzduchu a poruchy zariadení. Vedú k plytvaniu vykurovacou energiou a nepohodliu obyvateľov.

Riešenie: digitálne dvojča, znalosti, riadenie na báze umelej inteligencie

Vyššie opísaná úloha optimalizácie vykurovacích systémov je ideálnym prípadom, keď riešenie založené na umelej inteligencii môže pomôcť efektívne identifikovať chyby a anomálie v systémoch HVAC spôsobujúce neefektívnosť, ako aj dosiahnuť požadované ciele energetického manažmentu v každodennej prevádzke budovy.

Digitálny operátor Jenny je riešením na riadenie dopytu (Demand Side Management – DSM), ktoré zohľadňuje odhad zotrvačnosti budovy na základe údajov a vykonáva optimalizáciu vykurovania v reakcii na aktuálne potreby vykurovania bez toho, aby bol ohrozený vnútorný komfort.

Algoritmy DSM teda využívajú informácie o predpovediach počasia, profiloch obsadenosti, cenách vykurovania a elektrickej energie, preferenciách nájomníkov a dynamike budov na optimalizáciu nákladov na vykurovanie, prípravu vnútornej klímy a zachovanie komfortu počas hodín obsadenosti.

Poradcovia KPMG a R8tech úzko spolupracujú s členmi technického tímu budov s cieľom maximalizovať prevádzkovú efektívnosť. Spoločné úsilie vedie k formulácii účinného, dátami podloženého riešenia DSM na optimalizáciu vykurovacích systémov. Všeobecný pracovný postup na dosiahnutie udržateľných budov zahŕňa tieto kľúčové kroky:

1. Vývoj digitálneho dvojčaťa – Uvedené spoločnosti vytvorili digitálne dvojča budovy pomocou interných integračných nástrojov R8. Na získanie kvalitných údajov je potrebné vytvoriť prepojenia medzi všetkými systémovými komponentmi a dynamikou budov. Fáza digitalizácie umožňuje vytvoriť model riadený umelou inteligenciou a algoritmy optimalizácie nákladov. Digitálne dvojča je transparentne prístupné online prostredníctvom analytickej platformy pre členov tímu budovy.

2. Vykonanie inteligentného auditu – Pomocou interných vykazovacích nástrojov vytvorili odborníci z KPMG a R8tech audit založený na údajoch, ktorý sa zaoberá problémami a anomáliami v budovách. Inteligentný audit obsahuje energetické porovnanie, prehľad vnútornej klímy, poruchy mechanických systémov a zistené anomálie v prevádzke s odbornými komentármi. Správa o analýze budovy, ktorá sa predkladá technickému tímu budovy na mieste alebo online, je v súlade s medzinárodnými normami a osvedčenými postupmi.

3. Spustenie ovládania na báze umelej inteligencie – Spoločnosti KPMG a R8tech boli na palube technického tímu budovy počas fázy spustenia kontroly, čo umožnilo transparentný a plynulý prechod na riadenie založené na umelej inteligencii. Vstupy pre digitálneho operátora sú nakonfigurované podľa predchádzajúcich znalostí charakteristík budovy, očakávaní a prevádzkových záležitostí.

Prípady použitia: optimalizácia na viacerých úrovniach

Každá budova má jedinečné parametre, na dosiahnutie maximálnej energetickej hospodárnosti je tak potrebná viacúrovňová optimalizácia. Aby bola nákladovo efektívna a zároveň zachovala optimálny klimatický komfort, je potrebné zohľadniť viacero faktorov.

Do algoritmov sú preto zahrnuté faktory vrátane počasia, teplotných výkyvov, obsadenosti, cien energie, dennej doby a mnohých ďalších, ktoré umožňujú proaktívne rozhodovanie založené na údajoch umelej inteligencie. Rovnako dôležité je, aby AI zohľadňovala typ budovy.

Prípad riadenia na báze umelej inteligencie v kancelárskej budove: optimalizácia úrovne miestnosti

Ide o nedávno postavenú kancelársku budovu (viac ako 10 000 m²), v ktorej bol použitý už spomenutý digitálny operátor na proaktívne riadenie vykurovacích komponentov na úrovni okruhov aj miestností.

Zlepšenie energetickej výkonnosti HVAC v kancelárskych budovách je nevyhnutné na zníženie prevádzkových nákladov a vplyvu na životné prostredie. Pri realizácii akýchkoľvek zlepšení v oblasti HVAC je zároveň nutné uprednostniť tepelný komfort pre obyvateľov. Na dosiahnutie tohto cieľa využíva riadenie založené na umelej inteligencii premenné (ako je predpoveď počasia) na zlepšenie predhrievania a dosiahnutie optimálneho vykurovacieho zaťaženia na základe dynamických modelov obsadenosti.

Učí sa tiež významu vplyvu vykurovacích zariadení na udržiavanie požadovanej vnútornej klímy, čím eliminuje zbytočné vykurovanie počas neúradných hodín a zabraňuje prehrievaniu kancelárskych priestorov.

Teplotné mapy na obr. 1 a 2 znázorňujú predchádzajúci stav pozícií vykurovacích ventilov a zlepšený stav po nasadení digitálneho operátora. Okamžite sa ukázalo, že pred zavedením regulácie na báze umelej inteligencie sa v administratívnej budove nadmerne využívalo vykurovacie zariadenie mimo bežných kancelárskych hodín vrátane víkendov a nočných hodín.

Na obr. 3 a 4 sú znázornené dva scenáre, ktoré sa týkajú vnútornej klímy počas  jedného mesiaca pred nasadením digitálneho operátora a po ňom, pričom oba prípady sa vyskytujú v podobnom rozsahu priemerných mesačných teplôt (-0,9 °C pred digitálnym operátorom a -0,3 °C po jeho nasadení). Vnútorná klíma je zobrazená podľa noriem EN 16789 s určitými úpravami podľa požiadaviek manažérov objektu.

Vidieť, že digitálny  operátor dokázal znížiť spotrebu tepla o viac ako 60 % pri zachovaní požadovanej vnútornej klímy počas hodín obsadenosti v skúmanej administratívnej budove. Riešenie preukázalo, že v tejto budove prináša významné výsledky vďaka proaktívnemu riadeniu vykurovacích komponentov na úrovni okruhu aj miestnosti.

Prípad kontroly na základe umelej inteligencie v nákupnom centre: optimalizácia úrovne AHU

Tento prípad ukazuje nákupné centrum (viac ako 60 000 m²), v ktorom bol použitý digitálny operátor, aby sa ukázala možnosť podstatného zlepšenia výkonu HVAC. Veľké komerčné budovy, bežne vybavené vetracími jednotkami, zvyčajne využívajú vykurovacie okruhy na dodávku potrebnej vykurovacej energie.

Faktory vrátane zotrvačnosti, požadovanej teploty vzduchu, technických parametrov, podmienok a porúch ovplyvňujú skutočnú potrebu vykurovania. Riešenie založené na umelej inteligencii sa nepretržite učí pomocou modelov strojového učenia prostredníctvom údajov súvisiacich s budovou a týchto faktorov s cieľom optimalizovať prevádzku HVAC 24 hodín denne, 7 dní v týždni.

Implementácia riadenia na báze AI preto výrazne znižuje náklady na energiu na vykurovanie a zároveň udržiava požadovanú vnútornú klímu (obr. 5), čo podporuje sofistikované riadenie na strane dopytu. Okrem toho, ak chcú prevádzkovatelia vykonať zmeny na zariadeniach HVAC, digitálny operátor rozpozná interakcie vykonané prostredníctvom BMS a podľa toho sa prispôsobí.

Ventil okruhu ústredného kúrenia v nákupnom centre je znázornený na obr. 6 a 7, ktoré demonštrujú stav počas tradičnej prevádzky a s digitálnym operátorom. Oba scenáre vznikli v rámci podobných priemerných mesačných teplotných intervalov (9,5 °C s digitálnym operátorom a 8 °C pred jeho nasadením) a podobných profilov obsadenosti objektu. Výsledkom bolo zníženie otvorenia ventilu ústredného kúrenia o viac ako 70 %.

Strategický posun

Prezentované prípadové štúdie zdôrazňujú význam stratégií založených na údajoch pri dosahovaní cieľov energetickej hospodárnosti, ktoré sú v súlade s úsilím o udržateľný fond budov s nulovými emisiami.

Optimalizácia budov pomocou umelej inteligencie môže osloviť rôzne skupiny zainteresovaných strán – zatiaľ čo správcovia nehnuteľností môžu primárne hľadať úspory nákladov na základe optimalizovaných energetických systémov a technických poznatkov, vlastníci nehnuteľností môžu profitovať z konkurenčnej výhody riadenej udržateľnosťou a vyššieho zhodnotenia majetku.

Banky sa zvyčajne zameriavajú na riadenie klimatických rizík portfólia a využívajú energetickú hospodárnosť financovaných nehnuteľností ako jeden z kľúčových ukazovateľov pri rozhodovaní. Pre nájomcov môže byť zase hlavným hnacím faktorom využívania riadenia vykurovacích, chladiacich a ventilačných systémov budov na báze umelej inteligencie komfort vnútornej klímy.

Aby sa však maximalizovali prínosy využívania AI a zvládli možné riziká prechodu, je potrebný systematický a strategický prístup k riadeniu zmien. Na tento účel môže poskytnúť potrebný rámec strategický energetický manažment (SEM), ktorý umožní organizáciám adaptovať holistický prístup pri prijímaní rôznych opatrení na úsporu, optimalizáciu a zefektívnenie spotreby energie a zabezpečiť úspešnú realizáciu plánovaných programov.

Podrobnejšie sa rámcom SEM budeme venovať ďalej.

Umelá inteligenia pre energeticky hospodárnejšie budovy

Na dosiahnutie čistých nulových emisií a nižších nákladov pri existujúcich budovách môžu realitné spoločnosti využiť nespočetné množstvo riešení, ktoré so sebou prinášajú rôzne úrovne zložitosti: od eliminácie používania fosílnych palív na mieste a zamerania sa na obstarávanie 100 % energie z obnoviteľných zdrojov až po zavedenie opatrení na úsporu energie, optimalizáciu a efektívnosť.

Energetická hospodárnosť je najväčším opatrením na zamedzenie dopytu po energii v scenári čistých nulových emisií do roku 2050 (NZE), pričom z výskumu IEA vyplýva, že zdvojnásobenie pokroku v oblasti hospodárnosti by mohlo znížiť účty za energiu

o jednu tretinu a tvoriť 50 % zníženia emisií skleníkových plynov do roku 2030.

Energeticky hospodárne prevádzkovanie však môže byť pre developerov a správcov nehnuteľností výzvou, no umelá inteligencia sa tu uplatní ako silný spojenec. Výskum Svetového ekonomického fóra dokazuje, že RMI Grid-interactive Efficient Buildings (GEB) môžu znížiť náklady na energiu až o 20 % prostredníctvom aktívneho riadenia dopytu.

No hoci AI môže byť jednou z technológií s najväčším vplyvom na nehnuteľnosti v najbližších rokoch, jedným z aspektov, ktoré s ňou musia ísť ruka v ruke, je komplexné riadenie energie vrátane – čo je najdôležitejšie – rozvoja schopností. Umelá inteligencia je totiž rovnako výkonná ako pochopenie jej funkčnosti a použiteľnosti zo strany ľudí, preto je nevyhnutné zabezpečiť, aby existovali systémy, ktoré podporia ľudí pri čo najlepšom využívaní technológií umelej inteligencie pre energeticky hospodárnejšie budovy.

Zavedenie postupov energetickej hospodárnosti s podporou umelej inteligencie môže budovám poskytnúť ďalšie výhody odolnosti počas extrémnych poveternostných a iných udalostí vrátane geopolitických nepokojov.

V tomto zmysle sa môže strategický energetický manažment oprieť o AI vzhľadom na jeho silné zameranie na systémové a organizačné zmeny, ktoré môžu podporiť sektor nehnuteľností pri dekarbonizácii a získavaní konkurenčných výhod. Medzi najlepšie spôsoby znižovania emisií CO₂ a efektívnejšieho využívania energie patrí využitie ľudskej sily na nákladovo efektívnu zmenu obchodných stratégií, postupov a procesov.

V tomto zmysle môže umelá inteligencia zohrávať transformačnú úlohu pri dosahovaní radikálnej účinnosti energetických systémov – ak sa spojí s prístupom k riadeniu energie zameraným na ľudí.

Čo je SEM?

Strategický energetický manažment (SEM) môže byť základom pre efektívne využívanie umelej inteligencie v oblasti nehnuteľností. Ide o holistický rámec neustáleho zlepšovania, ktorý umožňuje organizáciám prijať kultúru energetickej efektívnosti a dekarbonizácie.

Tým sa znižuje spotreba energie a náklady a zároveň sa znižujú emisie zo zdrojov, ktoré organizácia vlastní alebo kontroluje, a emisie rozsahu z výroby elektriny, pary, vykurovania a chladenia, ktoré organizácia nakupuje a spotrebúva – kľúčové emisné faktory v celom sektore nehnuteľností.

Prístup SEM zameraný na ľudí je založený na troch úrovniach intervencií s rastúcou úrovňou investícií a komplexnosti. Optimalizáciou súčasných aktív v úrovni 1 možno ročne dosiahnuť v priemere 5 až 7 % úspor (za zmienku stojí, že spoločnosť KPMG zaznamenala v niektorých budovách aj úspory vo výške až 30 % v závislosti od súčasných postupov a neefektívnosti).

Tieto úspory sa dajú rýchlo uvoľniť, čo umožňuje tímom vykonať ďalšie zlepšenia v rámci úrovne 2 modernizáciou zariadení a následne úrovne 3 zavedením obnoviteľných zdrojov energie. Akékoľvek výhody vyplývajúce z pridania prostriedkov obnoviteľnej energie sa však môžu výrazne znížiť, ak sa spotreba energie ešte neoptimalizuje, preto je nevyhnutné pokračovať v úsporných a optimalizačných opatreniach na dosiahnutie celkovo najlepších výsledkov.

Prístup SEM

SEM sa opiera o aktívne riadenie, zapojenie zainteresovaných strán, organizačné zmeny, plánovanie projektov, zmierňovanie rizík a nahlasovanie poznatkov a zahŕňa cyklus zlepšení v piatich pilieroch:

1. Posúdenie – Vyhodnotenie portfólia zariadení, zmeranie súčasnej energetickej výkonnosti, posúdenie ambícií na zníženie spotreby energie, vypracovanie plánu zberu údajov, monitorovania a plánu zavedenia.

2. Objavovanie a naplánovanie – Identifikácia opatrení na úsporu energie zahŕňajúcich šetrenie, optimalizáciu a efektívnosť; preskúmanie financovania, daní, regulácie a vládnych politík; vypracovanie plánu implementácie; stanovenie cieľa zníženia spotreby energie.

3. Implementácia – Riadenie programov, projektov, zmien, údajov a výkonnosti s dôrazom na ľudský prvok prostredníctvom pridelenia zodpovednosti naprieč funkciami.

4. Budovanie kapacít – Zavádzanie plánov komunikácie a angažovanosti s cieľom zabezpečiť, aby sa pokrok šíril v rámci celej spoločnosti prostredníctvom budovania kapacít a kultúrneho rozvoja.

5. Monitorovanie a podávanie správ – Vložená kontrola, monitorovanie a podávanie správ, ktoré poskytujú zmysluplné informácie na vykonávanie neustálych zlepšení a aktualizáciu pokroku.

Záver

Adaptácia kľúčových technológií, ako je umelá inteligencia, je nielen rozhodujúca pre našu planétu, ale môže byť aj presvedčivým investičným argumentom pre vlastníkov a správcov nehnuteľností.

AI má schopnosť radikálne zvýšiť energetickú výkonnosť systémov HVAC (vykurovanie, vetranie a klimatizácia) v budovách, prevádzkovú efektívnosť aj kvalitu života obyvateľov budov. Zopakujme názor Francescy Galeazziovej, vedúcej predstaviteľky sektora ESG EMA Hub pre oblasť nehnuteľností: „Keďže tieto riešenia získavajú na popularite, umelá inteligencia už nie je len príjemným doplnkom – je základnou stratégiou na zníženie emisií uhlíka, zmiernenie klimatických rizík a zabezpečenie portfólií nehnuteľností do budúcnosti.“

Pri využívaní riešení založených na AI by sme však nemali zabúdať na dôležitosť ľudí, a to z technologického hľadiska aj z hľadiska riadenia zmien. Platí, že:

• Dodržiavaním princípov AI zameraných na človeka v aplikáciách v oblasti nehnuteľností uznávame, že budovy sú navrhnuté a postavené pre ľudí –riešenia AI by sa mali vždy snažiť vytvárať zdravšie, pohodlnejšie a udržateľnejšie vnútorné prostredie.
• Systematický prístup k riadeniu energie a ľudí, aký poskytuje rámec SEM, pomáha predchádzať znižovaniu potenciálnych prínosov AI v dôsledku nedostatočnej dôvery, pochopenia alebo schopností ľudí, ako aj vytvárať dlhodobú kultúru zlepšovania energetickej hospodárnosti v rámci organizácie.

Príspevok bol prezentovaný na konferencii Energetický manažment 2025 a publikovaný v zborníku z tejto konferencie, ktorý vydáva Slovenská spoločnosť pre techniku prostredia.

TEXT A FOTO: Ing. Peter Škyrta, PhD.; KPMG Slovensko Advisory, k.s.

Článok bol uverejnený v časopise TZB Haustechnik 5/2025