Автор: Денис Аветисян
Новый подход к управлению энергопотреблением в зданиях использует возможности больших языковых моделей для создания адаптивных и удобных систем.
В статье представлен и оценен фреймворк для AI-агента на основе больших языковых моделей, предназначенного для повышения эффективности управления энергопотреблением в зданиях за счет контекстно-зависимого взаимодействия и автоматического управления устройствами.
Несмотря на растущую автоматизацию зданий, эффективное управление энергопотреблением остаётся сложной задачей, требующей интуитивного взаимодействия с пользователем. В данной работе, посвященной разработке ‘Context-aware LLM-based AI Agents for Human-centered Energy Management Systems in Smart Buildings’, предложена и протестирована архитектура, использующая большие языковые модели (LLM) для создания интеллектуальных агентов, способных к контекстно-зависимому управлению энергопотреблением в «умных» зданиях. Проведенные испытания показали перспективные результаты в задачах управления устройствами, планирования и анализа энергопотребления, однако выявили области для дальнейшей оптимизации, особенно в задачах прогнозирования затрат. Возможно ли создание действительно адаптивных и энергоэффективных систем управления зданиями, способных предвосхищать потребности пользователей и минимизировать воздействие на окружающую среду?
За пределами традиционных BEMS: Стремление к разумному управлению
Традиционные системы управления энергопотреблением зданий (BEMS) зачастую функционируют на основе жестко заданных графиков и ограниченного объема собираемых данных, что приводит к заметным потерям энергии и неоптимальному уровню комфорта для находящихся в помещении. Эти системы, разработанные для работы в статичных условиях, не способны эффективно адаптироваться к меняющимся потребностям здания и его пользователей. Например, отопление или кондиционирование могут продолжаться в пустых помещениях, или же недостаточно охлаждать переполненные офисы, что не только увеличивает расходы на электроэнергию, но и снижает продуктивность сотрудников. Отсутствие возможности анализа в реальном времени и прогнозирования нагрузки приводит к тому, что здания потребляют больше энергии, чем необходимо, упуская возможности для оптимизации и экономии.
Современные здания становятся всё более сложными системами, интегрирующими передовые технологии и материалы, что требует принципиально нового подхода к управлению энергопотреблением. Традиционные методы, основанные на фиксированных графиках, больше не способны эффективно реагировать на постоянно меняющиеся потребности пользователей и динамичные внешние условия. Растущий уровень автоматизации, увеличение числа интеллектуальных устройств и разнообразие функциональных зон в зданиях создают потребность в системах, способных адаптироваться в режиме реального времени, учитывать индивидуальные предпочтения и оптимизировать энергопотребление с учетом контекста — времени суток, погодных условий, присутствия людей и выполняемых задач. Такой контекстно-зависимый подход позволяет не только снизить затраты на энергию, но и значительно повысить комфорт и продуктивность находящихся в здании людей.
Современные системы управления энергопотреблением зданий зачастую не способны оперативно реагировать на изменяющиеся условия и учитывать индивидуальные предпочтения пользователей. В отличие от статичных графиков, динамическая адаптация требует анализа множества факторов — от погодных условий и уровня естественного освещения до присутствия людей в помещениях и их персональных настроек температуры. Отсутствие такой проактивной настройки приводит к неэффективному использованию энергии: системы продолжают работать по заданному расписанию, даже когда помещения пустуют или когда требуется иной уровень комфорта. Подобный подход не только увеличивает расходы на электроэнергию, но и снижает общий уровень комфорта для находящихся в здании людей, поскольку система не может адаптироваться к их текущим потребностям и предпочтениям, что подталкивает к разработке интеллектуальных систем управления, способных к самообучению и персонализации энергопотребления.
Интеллектуальный агент на основе LLM: Динамическая оптимизация энергопотребления
Предлагаемый агент на основе больших языковых моделей (LLM) расширяет функциональность традиционных систем управления зданием (BEMS) за счет использования возможностей LLM для контекстно-зависимого управления энергопотреблением. В отличие от стандартных BEMS, работающих по заранее заданным алгоритмам, данный агент способен анализировать текущие условия эксплуатации здания и адаптировать стратегии управления энергопотреблением в реальном времени. Это достигается путем интеграции LLM с датчиками и системами мониторинга здания, что позволяет учитывать широкий спектр факторов, таких как погодные условия, график работы оборудования, и паттерны использования энергии. В результате, агент обеспечивает более гибкое и эффективное управление энергопотреблением, оптимизируя работу систем отопления, вентиляции и кондиционирования (ОВК), освещения и других энергоемких устройств.
Агент использует данные в реальном времени, включая показания датчиков температуры, освещенности и энергопотребления, а также исторические данные об энергопотреблении здания и паттернах поведения пользователей. Анализ этих данных позволяет агенту выявлять закономерности в потреблении энергии, прогнозировать будущие потребности и учитывать факторы, влияющие на динамику здания, такие как время суток, день недели, погодные условия и количество находящихся в здании людей. Это обеспечивает более точное понимание потребностей в энергии и позволяет оптимизировать работу инженерных систем здания для снижения затрат и повышения энергоэффективности.
Агент, использующий большие языковые модели, обеспечивает персонализированное управление энергопотреблением посредством взаимодействия на естественном языке. Это позволяет пользователям задавать предпочтения и требования к энергосбережению в свободной форме, используя привычные фразы и запросы. Агент анализирует эти запросы, выявляет индивидуальные потребности и автоматически корректирует параметры работы инженерных систем здания, таких как отопление, вентиляция и кондиционирование, для достижения оптимального баланса между комфортом и энергоэффективностью. Система запоминает предпочтения пользователя и адаптируется к изменениям в его поведении и потребностях с течением времени, обеспечивая динамическую и индивидуальную оптимизацию энергопотребления.
От данных к решениям: Интеллектуальное управление в действии
Агент выполняет анализ энергопотребления, используя предиктивное моделирование для прогнозирования будущих потребностей в энергии и оптимизации распределения ресурсов. Этот процесс включает в себя сбор и обработку данных о текущем и историческом энергопотреблении, а также внешних факторов, таких как погода и время суток. На основе этих данных создаются модели, предсказывающие будущий спрос на энергию с высокой точностью, что позволяет заблаговременно корректировать параметры работы инженерных систем и снижать затраты. Оптимизация распределения ресурсов осуществляется путем автоматической настройки работы оборудования в зависимости от прогнозируемого спроса, обеспечивая максимальную эффективность использования энергии.
Анализ данных о производительности здания, включающий в себя мониторинг таких показателей как потребление энергии, температура, влажность и использование оборудования, позволяет агенту выявлять отклонения от оптимальных параметров работы. Проактивное обнаружение неэффективности, например, утечек тепла, некорректной работы систем вентиляции или нерационального использования освещения, становится возможным благодаря постоянному сбору и обработке данных. На основе полученной информации агент формирует рекомендации по оптимизации, позволяющие снизить энергозатраты и эксплуатационные расходы, а также повысить общую эффективность работы здания.
Агент демонстрирует высокую точность выполнения различных задач: 86% при определении статуса и управлении устройствами, 97% при работе с памятью и 98% при предоставлении общей информации и поддержки. Эти показатели, полученные в ходе тестирования, подтверждают надежность и эффективность системы в автоматизации процессов и обеспечении корректной работы подключенного оборудования. Достигнутая точность позволяет минимизировать количество ошибок и оптимизировать потребление ресурсов.
Автоматическое управление интеллектуальными устройствами осуществляется на основе предпочтений пользователя, что позволяет оптимизировать работу систем освещения, отопления, вентиляции и кондиционирования (ОВК) и других подключенных устройств. Система анализирует заданные параметры комфорта, такие как желаемая температура, уровень освещенности и расписание работы, и автоматически корректирует настройки устройств для их поддержания. Это не только обеспечивает повышенный комфорт для пользователей, но и минимизирует потери энергии за счет исключения работы устройств в неиспользуемых помещениях или в периоды низкой потребности, что способствует снижению эксплуатационных расходов и повышению энергоэффективности здания.
Власть сотрудничества: Агентский рабочий процесс для масштабируемой оптимизации
Искусственный интеллект, используемый в управлении зданием, функционирует благодаря агентскому рабочему процессу, координирующему многоагентную систему. Этот подход позволяет эффективно решать сложные задачи, связанные с поддержанием оптимальных условий в различных зонах и системах здания. Вместо монолитного решения, система состоит из множества специализированных агентов, каждый из которых отвечает за определенный аспект управления, например, освещение, отопление или вентиляцию. Агентский рабочий процесс обеспечивает взаимодействие этих агентов, распределение задач и объединение результатов для достижения общей цели — повышения эффективности и снижения затрат. Такой подход позволяет системе быстро адаптироваться к изменяющимся условиям и требованиям, обеспечивая динамическое и гибкое управление зданием.
Система демонстрирует способность адаптироваться к изменяющимся условиям эксплуатации здания, что позволяет оптимизировать потребление энергии в различных зонах и инженерных системах. Благодаря совместной работе нескольких агентов, система способна учитывать динамические факторы, такие как погодные условия, график работы пользователей и изменения в потребностях к освещению или отоплению. Такой подход к управлению энергопотреблением позволяет не только снизить эксплуатационные расходы, но и повысить комфорт находящихся в здании людей, обеспечивая оптимальные условия в каждой зоне независимо от внешних факторов и текущей нагрузки. Эффективная координация между агентами позволяет оперативно реагировать на изменения и поддерживать энергоэффективность здания на высоком уровне.
Несмотря на продемонстрированные возможности, текущая точность управления затратами у агента составляет 49%, что указывает на существенный потенциал для дальнейшей оптимизации. Этот показатель свидетельствует о необходимости углубленного анализа алгоритмов прогнозирования и распределения ресурсов, а также о возможности интеграции более сложных моделей оценки экономической эффективности. Улучшение точности в данной области позволит значительно повысить общую рентабельность системы управления зданием и обеспечить более эффективное использование финансовых ресурсов, что делает оптимизацию управления затратами приоритетной задачей для дальнейших исследований и разработок.
Среднее время обработки одного запроса составляет 23 секунды, при этом в среднем используется 29 467 токенов. Эти показатели позволяют оценить вычислительные ресурсы, необходимые для функционирования системы. Такой объем токенов указывает на сложность задач, решаемых агентом, и необходимость в мощном оборудовании для обеспечения оперативной обработки информации. Анализ данных о времени обработки и количестве токенов является ключевым для оптимизации производительности системы и снижения задержек, а также для определения оптимальной конфигурации вычислительных ресурсов, необходимых для эффективной работы с большими объемами данных и сложными запросами в реальном времени.
Решение системных ограничений: Баланс между производительностью и эффективностью
Эффективность работы агента на базе больших языковых моделей (LLM) напрямую зависит от таких параметров, как использование токенов и задержка. Использование токенов, представляющих собой фрагменты текста, определяет объём обрабатываемой информации и, соответственно, нагрузку на вычислительные ресурсы. Более того, задержка, измеряющая время от запроса до получения ответа, критически важна для обеспечения взаимодействия в реальном времени. Высокое потребление токенов и значительная задержка могут приводить к снижению производительности, увеличению затрат и ухудшению пользовательского опыта, поэтому оптимизация этих параметров является ключевой задачей при разработке и внедрении подобных систем.
Оптимизация таких параметров, как использование токенов и задержка, имеет первостепенное значение для обеспечения мгновенной реакции системы и снижения вычислительных затрат. Высокая скорость обработки запросов напрямую влияет на пользовательский опыт, позволяя агенту на основе больших языковых моделей (LLM) эффективно функционировать в режиме реального времени. Одновременно с этим, минимизация потребления токенов и сокращение задержки существенно снижают требования к аппаратным ресурсам и общую стоимость эксплуатации. Таким образом, достижение баланса между производительностью и эффективностью является ключевым фактором для успешного внедрения и масштабирования подобных систем, открывая возможности для более широкого спектра приложений и пользователей.
Перспективные исследования направлены на создание более эффективных алгоритмов и аппаратных архитектур, что позволит значительно повысить масштабируемость и результативность данного подхода. Разработка новых методов оптимизации позволит снизить вычислительные затраты и задержку, обеспечивая более быструю и экономичную работу системы. Особое внимание уделяется созданию специализированного оборудования, способного ускорить обработку больших объемов данных и повысить общую производительность искусственного интеллекта. Эти усовершенствования позволят расширить сферу применения данной технологии, открывая новые возможности в различных областях, требующих обработки информации в реальном времени и высокой степени масштабируемости.
Исследование, представленное в статье, подчеркивает важность контекстной осведомленности в системах управления энергопотреблением зданий. Подобно тому, как сложная система требует понимания окружающей среды для эффективной работы, так и разработанный агент, основанный на больших языковых моделях, демонстрирует улучшенные результаты благодаря учету контекста взаимодействия с пользователем. Как однажды заметил Алан Тьюринг: «Искусственный интеллект не должен имитировать человеческий интеллект, а превосходить его». Этот подход находит отражение в стремлении создать системы, способные адаптироваться и оптимизировать процессы, выходя за рамки простого следования инструкциям и учитывая нюансы реального времени и поведения пользователей. Подобная адаптивность является ключом к долгосрочной эффективности и устойчивости интеллектуальных зданий.
Что дальше?
Представленная работа, как и любая попытка обуздать сложность систем управления, лишь обозначила горизонт, а не достигла его. Неизбежно возникают вопросы о долговечности подобных агентов. Как быстро модель утратит актуальность, столкнувшись с меняющимися паттернами энергопотребления и новыми технологиями? Простое добавление данных — это лечение симптомов, а не устранение причин старения системы. Более глубокое понимание необходимо для создания агентов, способных к самообучению и адаптации, а не к простой экстраполяции прошлого опыта.
Особое внимание следует уделить не только повышению эффективности, но и оценке устойчивости. Система, оптимизированная для идеальных условий, может оказаться хрупкой в условиях нештатных ситуаций или аномалий. Инциденты — это не ошибки, а шаги системы по пути к зрелости, но их необходимо предвидеть и учитывать при проектировании. Вопрос в том, сможет ли подобный агент не просто экономить энергию, но и предсказывать и смягчать последствия потенциальных сбоев.
Время — не метрика, а среда, в которой существуют системы. В конечном счете, ценность подобных разработок будет определяться не их краткосрочной эффективностью, а способностью эволюционировать и поддерживать свою функциональность в постоянно меняющемся мире. Поиск баланса между автоматизацией и человеческим контролем, между оптимизацией и гибкостью — это задача, требующая постоянного переосмысления и, возможно, признания неизбежной неидеальности любой системы.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.25055.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2026-01-01 21:50