As casas difíceis de descarbonizar representam um desafio significativo na busca por uma habitação mais sustentável.
Essas propriedades, que possuem altas emissões de carbono e são difíceis de tornar mais eficientes em termos energéticos, são um obstáculo para a redução das emissões de gases de efeito estufa no setor residencial.
No entanto, uma nova abordagem revolucionária está surgindo:
a inteligência artificial (IA) está sendo treinada para identificar essas casas problemáticas e melhorar sua sustentabilidade.
Neste artigo, exploraremos o treinamento de IA para identificar casas menos sustentáveis e entenderemos o impacto que essas casas “difíceis de descarbonizar” têm nas emissões de habitações.
Além disso, discutiremos a eficácia do novo modelo de IA no diagnóstico dessas casas problemáticas e o potencial da IA na identificação e intervenção de propriedades de alta prioridade para melhoria sustentável.
Se você está interessado em saber como a IA pode ajudar a tornar as casas mais sustentáveis e reduzir as emissões de carbono, este artigo é para você.
Descubra como a tecnologia está revolucionando a forma como abordamos a eficiência energética em nossas casas e como podemos identificar e melhorar as propriedades de alta prioridade para a sustentabilidade.
Leia mais para descobrir como a IA está transformando o setor residencial e como você pode fazer parte dessa mudança.
A transição para um futuro mais sustentável requer ações para reduzir as emissões de carbono em todos os setores, incluindo o setor habitacional.
No entanto, muitas casas são consideradas “difíceis de descarbonizar” devido a várias razões, como idade, estrutura, localização e barreiras socioeconômicas.
Essas propriedades representam mais de um quarto das emissões diretas das habitações e são um obstáculo significativo para alcançar a neutralidade de carbono.
Porém, raramente são identificadas ou alvo de melhorias.
O desenvolvimento de estratégias para melhorar a sustentabilidade dessas casas problemáticas tem sido desafiador, mas pesquisadores do Departamento de Arquitetura da Universidade de Cambridge estão usando a inteligência artificial (IA) para enfrentar esse desafio.
Pesquisadores desenvolveram um novo modelo de “aprendizado profundo” que treinou uma IA para identificar casas difíceis de descarbonizar com alta precisão.
Utilizando dados abertos disponíveis, incluindo Certificados de Desempenho Energético (EPCs), imagens de visualização de rua e aérea, temperatura da superfície do solo e informações sobre o estoque de edifícios, o modelo foi capaz de classificar as casas com 90% de precisão.
O treinamento inicial foi realizado na cidade natal dos pesquisadores, Cambridge, no Reino Unido.
Casas consideradas “difíceis de descarbonizar” são responsáveis por mais de um quarto das emissões diretas de habitações.
Essas propriedades representam um desafio significativo para alcançar a neutralidade de carbono, pois suas características tornam mais difícil implementar medidas de eficiência energética e redução de emissões.
Até agora, os formuladores de políticas tendiam a focar em edifícios genéricos ou tecnologias específicas difíceis de descarbonizar.
No entanto, o uso da IA no diagnóstico dessas casas permite uma abordagem mais direcionada e eficaz.
O modelo desenvolvido pelos pesquisadores se mostrou altamente eficiente na identificação de casas difíceis de descarbonizar.
Com uma precisão de 90%, o modelo já é capaz de classificar corretamente essas propriedades com base em várias características, incluindo idade, estrutura e localização.
Além disso, o modelo também oferece insights sobre fatores específicos das casas que contribuem para sua dificuldade em descarbonizar, como telhados e janelas que perdem mais calor.
Isso permite às autoridades e moradores direcionarem intervenções específicas, como melhorias na isolamento térmico.
Além da identificação precisa das casas difíceis de descarbonizar, a IA também tem o potencial de auxiliar no desenvolvimento de estratégias de intervenção eficientes.
Os pesquisadores treinaram seu modelo de IA usando dados abertos, o que significa que a estrutura pode ser facilmente aplicada em outras cidades e países com conjuntos de dados fragmentados.
Isso permite que as autoridades entendam a distribuição geográfica das casas problemáticas e direcionem seus esforços de intervenção para onde são mais necessários.
Além disso, o uso da IA torna mais fácil e acessível para os moradores individuais entenderem as características específicas de suas casas que precisam ser melhoradas, permitindo uma maior participação e negociação por apoio.
A pesquisa conduzida pela Universidade de Cambridge representa um avanço significativo na identificação e melhoria das casas difíceis de descarbonizar.
Com a precisão e eficiência do novo modelo de IA, os formuladores de políticas podem seguir adiante com estratégias baseadas em evidências para alcançar a neutralidade de carbono.
A visão fornecida pelo modelo permite uma priorização eficaz dos recursos disponíveis, economizando tempo e dinheiro na identificação das casas mais problemáticas.
Com a aplicação da IA, torna-se possível superar os desafios apresentados por essas casas e avançar em direção a um futuro mais sustentável.