Bilim insanlarının çok daha önceleri üzerinde çalıştığı yapay zekâ, 1996 yılında Deep Blue adı verilen bir bilgisayarın dünyaca ünlü satranç şampiyonu Garry Kasparov’a yenilmesi ve onun geliştirilmiş bir modeli olan Deeper Blue’nun 1997 yılında Kasparov’u yenmesi ile ancak laboratuvarlardan çıkıp hayatın bir parçası oldu. Deeper Blue, kuralları belli bir oyunda, tüm ihtimalleri hesaplayacak bir algoritma ve bu hesaplamayı bir insanın yapabileceğinden çok daha hızlı yapan bir işlemciye sahipti. Bu sayede milyonlarca olasılık içinden en iyi hamleyi yapıyordu. Sayısal işlemde insandan çok hızlı olan yapay zekâ, konu kavrama oluğunda sınıfta kalmaktaydı.
İnsan beyni öğrenme yetisi ile geçmiş deneyimlerini de kullanarak karşılaştırmalı bir karar verme mekanizmasına sahiptir ve eksik veriyle dahi karar verebilirken, öğrenme yetisi olmayan yapay zekâ ise verilerden biri dahi eksik olduğunda karar verememekteydi. Geçen 20 yıllık süreçte geliştirilen tahmin algoritmaları ve veri madenciliği uygulamaları ile öğrenebilen, yeni algoritmaları kendisi ekleyebilen, mevcut algoritmaları değiştirebilen yazılımlar kullanır duruma geldik. Farkında olalım ya da olmayalım akıllı telefonlarımızda yüklü kişisel asistanlardan bizimle ilgili her türlü veriyi arşivleyip analiz ederek satın almak isteyeceğimiz ürünleri tahmin eden ve buna uygun reklamları karşımıza çıkaran internet tarayıcılarına kadar öğrenebilen yapay zekâ her yerde.
Akıllı bina konusuna Akıllı Binalar ve Otomasyon başlıklı yazımızda giriş yapmıştık. Binaları akıllı hale getirmenin amacı binada bulunan tüm elektromekanik sistemlerin görevlerini insandan bağımsız olarak yapabilmesini sağlamaktır.
Akıllı bina uygulamalarını Deeper Blue bilgisayarına benzetebiliriz. Deeper Blue’nun yaptığı gibi içerisinde yüklü algoritmalar ile hesaplamalar yaparak bulduğu sonuçlara göre elektromekanik sistemleri yönetmektedir. Öğrenebilen bir sistem olmadığı için de şartlar değişse de aynı parametreleri ve algoritmaları kullanmaya devam eder. Sabit parametre ve algoritma kullanımı rutin uygulamalar için sorun olmayacaktır, ancak değişen şartlara göre karar vermek gerektiğinde bu kararı operatörün vermesi ve sistem parametrelerini değiştirmesi gerekecektir. Akıllı binalarda kullanılan tüm güvenlik ve otomasyon sistemleri için bu geçerlidir.
Konuyu enerji verimliliği üzerinden daha anlaşılabilir hale getirebiliriz. Enerji Tasarrufu mu? Enerji Verimliliği mi? başlıklı yazımızda enerji verimliliğinin bir kere uygulanarak bitirilen statik bir uygulama değil bir süreç olduğunu, bina yaşadığı sürece ölçme, değerlendirme ve iyileştirme döngüsünde sürecin devam ettiğini belirtmiştik. Akıllı binalarda sistem ölçme işlemini gerçekleştirse de değerlendirme sistemi kullanan operatör tarafından yapılmakta ve yapılacak iyileştirme kararları yine operatör tarafından alınmaktadır. Eğer operatör değerlendirme ve iyileştirme işini hiç yapmıyor ya da eksik yapıyor ise sistem mevcut sabit parametre ve algoritmaları kullanmaya devam edecektir. Bu da gittikçe artan enerji tüketimi ve kötüye giden enerji verimliliği süreci demektir.
Akıllı binalarda yapay zekâ teknolojisi video analiz özellikli kamera ve yazılımlar, bulunduğu ortama göre alarm seviyesine karar veren yangın detektörleri, fuzzy-logic kullanan termostatlar ve kontrol cihazları gibi sistem bazında kullanılmaktadır. Yine enerji verimliliği örneği üzerinden gidersek, fuzzy-logic özelliğine sahip bir kontrol cihazı ortam sıcaklığı, nemi, hava kalitesi gibi değerleri ölçer, değerlendirir, diğer kontrol cihazlarından farklı olarak bu değerlendirmenin sonuncunda bir talep tahmini yapar ve kendisine bağlı vana, damper motoru gibi ekipmanların kontrol parametrelerinde iyileştirmeler yapar. Talep tahminini kayıt altına aldığı parametreleri kullanarak sürekli güncellediği için geçmişe dönük kayıtlar arttıkça daha doğru tahminler yapacaktır. Bu sayede birkaç günlük öğrenme süreci sonunda klasik bir kontrol cihazına göre aynı konforu daha az enerji tüketerek sağlayacaktır.
Yapay zekalı bina denildiğinde ise sistemlerin ya da sistem elemanlarının yapay zekâ kullanımının yanında bir üst yapay zekanın tüm binayı yönetmesinden bahsedilmektedir. Bu yapay zekâ elbette EBYS ya da EBKS olarak kısaltılan Entegre Bina Yönetim Sistemleri olacaktır. Entegre bina yönetim sistemi uygulamalarını Tesisinizi Nasıl Yöneteceğinize Siz Karar Verin başlıklı yazımızda değerlendirmiştik. Klasik akıllı bina EBYS uygulamalarında sabit parametre ve algoritma kullanımı alt sistemlerde olduğu gibi değerlendirilebilir. Rutin uygulamalar için klasik EBYS yazılımları yeterli olurken, değişen şartlara göre karar vermek gerektiğinde parametrelerin operatör tarafından değiştirilmesi gerekecektir. Yapay zekâ destekli bir EBYS uygulaması ise tüm alt sistemlerden toplanan ve kayıt altına alınan verileri kullanarak tahminlerde bulunacak, bu tahminlere göre alt sistemlerin kontrol algoritmalarını ve parametrelerini değiştirecektir.
Yazımızın başında da bahsettiğimiz gibi öğrenebilir yapay zekâ veriye dayanmaktadır ve geçmişe dönük ne kadar çok cihaz ve sistemden ne kadar çok veri elde ederse o kadar doğru algoritma ve parametreler oluşturacaktır. Yapay zekaya sahip bir EBYS, nesnelerin interneti (IoT), akıllı mobil cihaz uygulamaları ve bina bilgi modellemesi (BIM) ile birlikte geleceğin binalarında yerini alacaktır.
Kurduğumuz Bina Otomasyon ve Yönetim Sistemleri »
