Прибыль:
- Способность описать роль ИИ в подготовке, интерпретации и составлении отчетов в рабочем процессе моделирования дневного света, инсоляции и энергии.
- Способность четко отслеживать предположения, граничные условия и неопределенность при обобщении результатов моделирования с помощью ИИ.
- Способность понимать, что результаты энергопотребления/комфорта должны быть проверены с помощью официального метода расчета и аккредитованного программного обеспечения и что ИИ не выдает цифры.
Здание не просто выглядит красиво; Он сохраняет живущему внутри человеку прохладу в жару и тепло в холод, пропускает свет в течение дня и не потребляет лишней энергии. Чтобы предвидеть это, архитекторы используют моделирование: компьютерный анализ, который численно рассчитывает, как здание будет вести себя под воздействием солнца, света и воздуха. Основными из них являются анализ дневного света (сколько естественного света попадает в помещение), анализ инсоляции/тени и моделирование энергопотребления. Эти расчеты производит аккредитованное и проверенное специальное программное обеспечение; Искусственный интеллект сам не производит эти цифры. Роль ИИ заключается в подготовке данных, организации сценариев, интерпретации и составлении отчетов о результатах. В этом модуле вы узнаете, как поставить ИИ на правильное место в рабочем процессе по энергетике и дневному свету и как избежать самой опасной ошибки: заставить ИИ выдавать цифры.
Почему ИИ не симулирует
Языковая модель может дать уверенную цифру на вопрос «сколько солнечного света попадает в эту комнату». Но это число является оценкой/выдумкой, а не реальным расчетом. Множитель дневного света, энергетическая нагрузка, теневые часы; Это физические расчеты, основанные на геометрии здания, географическом положении, свойствах материалов и климатических данных. Только программное обеспечение для моделирования, которое моделирует физику, делает эти вещи правильно.
Реальный вклад ИИ заключается в следующем: подготовка входных данных моделирования (список сценариев, спецификация), осмысление результатов (обобщение сотен страниц результатов, поиск закономерностей) и написание отчета. Таким образом, ИИ имеет ценность до и после создания учетной записи; не в самом аккаунте.
Внимание: не запрашивайте у ИИ такие числа, как множитель дневного света, энергопотребление или час тени. Эти значения выдает только аккредитованное/проверенное программное обеспечение для моделирования. Любой номер, предоставленный AI, не следует использовать, если это не исходная учетная запись.
Подготовка исходных данных: первое преимущество ИИ
Качество моделирования зависит от качества входных данных. ИИ помогает вам организовать сложный набор сценариев: какие направления фасада, какие типы остекления, какие варианты затенения, сколько часов использования для тестирования. Преобразование их в структурированную таблицу и разъяснение того, что будет измеряться каждым сценарием, экономит время и уменьшает количество ошибок.
ИИ также может собирать свойства материалов (значение теплопроводности, светопропускание и т. д.) и сводить их в таблицу; но необходимо подтвердить эти значения из документации производителя, потому что ИИ может запомнить неправильно.
Интерпретация результатов: второе преимущество ИИ
Результаты моделирования часто огромны и сложны: температура по часам, уровень освещенности в комнатах, ежемесячное распределение энергии. На основе этих данных ИИ выдает четкую сводку: «три места, где становится теплее всего», «области ниже целевого уровня дневного света», «в каком месяце нагрузка на охлаждение является самой высокой». Это задание ускоряет принятие проектного решения архитектором. Но обязательно укажите, какое программное обеспечение и с какими предположениями вы передаете результаты ИИ; Комментарий должен быть помещен в этом контексте.
Совет: передавая результат моделирования ИИ, скажите: «Эти результаты были получены [программным обеспечением] со следующими предположениями; вы просто комментируете и указываете, как предположения повлияли на результат». Таким образом, ИИ делает неопределенность видимой, а не скрывает ее.
Шаг за шагом: рабочий процесс аналитики на основе искусственного интеллекта
- Уточните вопрос. Что вы хотите знать: перегрев, недостаток света, энергии?
- Редактируйте сценарии с помощью ИИ. Составьте таблицу вариантов, подлежащих тестированию.
- Соберите и проверьте данные о материалах. Говорят AI, это вы проверяете по документации производителя.
- Запустите моделирование с помощью компетентного программного обеспечения. Отсюда и цифра.
- Интерпретируйте вывод с помощью AI. Подведите итог, изложив предположения.
- Примите решение и сообщите. Заключение и обоснование фиксируются вместе с его источником.
три мини-кейса
Случай 1 — Редактирование сценария. Архитектор хочет проверить дневной свет для 4 ориентаций фасада, 3 типов остекления и 2 вариантов затенения. ИИ превращает эти комбинации в понятную таблицу из 24 сценариев, а архитектор видит, какие из них являются ненужными повторениями, и сужает ее до 16. Время моделирования и неравномерность сокращаются.
Случай 2. Интерпретация и закономерности. Появится 800 строк почасовой температуры. Архитектор передает это ИИ и запрашивает резюме. AI отмечает, что во второй половине дня в двух офисах в юго-западном углу температура выше целевого показателя. Чтобы проверить этот вывод, архитектор смотрит на соответствующий график моделирования и добавляет штриховку. ИИ не привел здесь число; Это сделало существующий номер читабельным.
Случай 3 — Опасный короткий путь. Чтобы сэкономить время, стажер спрашивает ИИ: «Каков множитель дневного света в этой комнате?» и помещает полученное число в отчет. При проверке становится ясно, что эта цифра не основана ни на каких расчетах и выдумана. Отчет отозван. Урок: цифры всегда получаются из грамотного программного обеспечения.
Четыре копируемых подсказки
Превратите СЦЕНАРИИ, которые необходимо протестировать для следующей цели анализа, в таблицу. Колонки: сценарий № | фронтальное направление | тип стекла | затенение |что оно измеряет? Отмечайте ненужные/повторяющиеся сценарии. Цель: [...]
Составьте значения теплопроводности и светопроницаемости для этого списка материалов в таблице. Отметьте каждое значение как «СЛЕДУЕТ ПОДТВЕРДИТЬ ИЗ ДОКУМЕНТА ПРОИЗВОДИТЕЛЯ»; Не указывайте точное значение. Список: [...]
Следующие результаты моделирования были получены [название программного обеспечения] со следующими предположениями: [предположения]. ОБЩИЕ результаты: 3 наиболее важных места, закономерности и влияние предположений. НЕ ГЕНЕРИРУЙТЕ новые числа, просто интерпретируйте данные. Результаты: [...]
Организуйте этот проект отчета об энергопотреблении/дневном свете на языке архитектора: с разделами, посвященными методу, предположениям, выводам и рекомендациям. Оставьте поле [ИСТОЧНИК], чтобы указать источник (программное обеспечение/учетную запись) каждой проблемы. Черновик: [...]
Слабая подсказка / Сильная подсказка
Слабый: «Каково будет потребление энергии в этой комнате?»
Стронг: «Ниже я вставляю ежемесячную выработку энергии в результате моего моделирования на основе EnergyPlus. Предположения: [файл климата, часы использования, заданные температуры]. Суммируйте эти результаты: в каком месяце самая высокая нагрузка, какое место выделяется, какое из предположений больше всего влияет на результат. Вычисляем новое число; просто интерпретируйте данные, которые я дал».
Мощная подсказка позволяет ИИ выполнять роль переводчика; Он не попадает в ловушку производства чисел и делает предположения видимыми.
бизнес
Делает ли это ИИ?
Кто производит номер
Редактирование скрипта
Да
—
Сбор данных о материалах
Да (подтверждено)
Сертификат производителя
счет моделирования
нет
Аккредитованное программное обеспечение
Заключительный комментарий/резюме
Да
—
Написание отчета
Да (сварной)
—
Распространенные ошибки
- Заставить ИИ производить цифры. Значение дневного света/энергии определяется только программным обеспечением.
- Не высказывая предположений. Интерпретация остается вне контекста и вводит в заблуждение.
- Не подтверждающие материальную ценность. ИИ может давать неправильные значения температуры/освещенности.
- Не сравнивая сводку ИИ с необработанными данными. Краткое описание может отображаться неправильно.
- Внесение выдуманного номера в отчет. В отчет не включены необоснованные цифры.
В заключение
Расчеты энергии и дневного света основаны на физике, и только аккредитованное программное обеспечение для моделирования делает это правильно. ИИ не делает таких вычислений; редактирует входные данные, компилирует (проверяет) данные материала, интерпретирует результат и пишет отчет. Никогда не заставляйте ИИ генерировать такие числа, как множитель дневного света или потребление энергии. Укажите источник каждой цифры, сделайте предположения очевидными и проверьте окончательную оценку у компетентного эксперта.
Задача приложения
Разработайте сценарий анализа дневного света или перегрева для помещения. С помощью ИИ превратите тестовые примеры в таблицу и оставьте поля подтверждения для материальных ценностей. Если у вас есть результаты моделирования (или пример таблицы), обобщите их для ИИ, указав предположения, и убедитесь, что ИИ не выдает никаких новых чисел.
контрольный список
- [ ] Я уточнил вопрос анализа.
- [ ] Я редактировал сценарии с помощью ИИ.
- [ ] Я подтвердил значения материала из документации производителя.
- [ ] Я получил номер только от аккредитованного программного обеспечения.
- [ ] Я попросил ИИ интерпретировать это, изложив предположения.
- [ ] Я проверил, что ИИ не генерирует новые числа.
- [ ] В отчете я указал источник каждой проблемы.