في عالم متزايد التوجه نحو الذكاء الاصطناعي، تُظهِر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) إمكانيات واعدة في تحسين إدارة الطاقة في المباني. لكن هل يكفي هذا التقدم لخلق بيئة متساوية للسكان ذوي الخلفيات الديموغرافية المختلفة؟ هنا يظهر إطار العمل الجديد "OccuReward".

يستكشف هذا الإطار كيف يمكن لتصميم المكافآت الذي يتوسطه نماذج اللغة الكبيرة أن يؤثر على العدالة الديموغرافية. ويعتمد في ذلك على مؤشر راحة العدالة (Comfort Equity Index - CEI) كإشارة تغذية راجعة جديدة، وكذلك منهجية لتشكيل المكافآت بالاعتماد على الوعي بالعدالة.

لقد تم اختبار هذه المنهجية من خلال تطبيق وكيل "Soft Actor-Critic" في بيئة CityLearn v2، مستفيداً من قاعدة بيانات ASHRAE للراحة الحرارية.

كشفت النتائج من 15 تجربة أن النساء المسنات كن يعانين من أدنى مستويات الرضا في الجولات الأولى. ومع ذلك، بحلول الجولة الثالثة، نشطت عمليات تحسين LLM الوعي بالعدالة مكافآت محددة أدت إلى تحسين الرضا للمجموعات المختلفة مثل الشباب والنساء في منتصف العمر.

بينما أظهرت التدخلات على مستوى المكافآت تحسناً كبيراً في العدالة، إلا أن الفجوات الديموغرافية في الأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لا تزال موجودة، مما يستوجب المزيد من الدراسة حول عدالة الخوارزميات في أنظمة المباني.

بذلك، يستعرض "OccuReward" كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي ليس فقط لتحسين فعالية استخدام الطاقة ولكن أيضاً لتحقيق تجربة أفضل لجميع سكان المباني. هل تعتقد أن هذه الخطوات كافية لضمان العدالة الديموغرافية؟ شاركونا آرائكم في التعليقات!