تعتبر مباني السكن من أكبر المساهمين في استهلاك الطاقة، مما يؤثر على الصحة العامة وانبعاثات الكربون. في نيوزيلندا، كانت جودة الإسكان تاريخيًا تحت المعدل، حيث أدت العزل غير الكافي ووسائل التدفئة غير الفعالة إلى معاناة العديد من الأسر من صعوبات الطاقة. على الرغم من الإصلاحات الأخيرة مثل برنامج "منازل كيوي الأكثر دفئًا" ومعايير "المنازل الصحية" والترقيات في كود البناء H1، لا تزال التحديات قائمة.

في ظل هذه الظروف، تم تقديم دراسة جديدة تمثل تصميم وتقييم أداة دعم قرار مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة الطاقة في المنازل النيوزيلندية. تم تطوير النموذج الأولي باستخدام لغة البرمجة بايثون (Python) وأداة ستريمليت (Streamlit) التي تجمع بين استيعاب البيانات، وكشف الت anomalies، ونمذجة الأساس، ومحاكاة السيناريوهات (مثل تحسين الإضاءة باستخدام مصابيح LED وترقيات العزل) في لوحة تحكم مرنة.

خضع النموذج للاختبار من قبل خمسة عشر خبيراً في المجالات المعنية، بما في ذلك علماء البناء والاستشاريون وممارسو السياسات، من خلال مقابلات شبه منظمة. وأظهرت النتائج أن الأداة تتمتع بسهولة استخدام قوية (معدل 4.3) وقيمة عالية للمخرجات المتعلقة بالسيناريوهات (معدل 4.5)، مع آراء إيجابية حول قدرتها على دعم برامج الدعم الحكومي وأطر العمل التنظيمية.

تسعى هذه الأداة إلى سد الفجوة بين السياسات الوطنية والإرشادات المخصصة على مستوى الأسرة. إن أهميتها تكمن في تقديم إطار عمل قابل للتكرار بهدف تقليل صعوبات الطاقة، وتحسين النتائج الصحية، ودعم الأهداف المناخية. يجب أن يركز التطوير المستقبلي على قياسات الكربون، ونمذجة التعريفات، ودمج قواعد البيانات الوطنية، وإجراء تجارب طويلة الأمد لتقييم تبني الأداة في العالم الحقيقي.

ما رأيكم في استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة الطاقة؟ شاركونا أفكاركم في التعليقات!