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人工智能对建筑和智能建筑环境有影响：
论文类型：审查论文本研究探讨了人工智能（AI）在设计和管理可持续城市环境中的变革性作用。通过全面的文献综述，我们研究了AI，可持续建筑，智能城市，城市规划和能源效率等主题，选择了对AI对建筑环境的影响的重要见解的文章。该研究强调了AI驱动的创新（包括数据驱动的决策，能源优化和预测性维护）如何增强城市基础设施的功效，弹性和可持续性。案例研究表明，AI对节能建筑设计，智能材料选择以及智能城市系统（例如交通管理，水分配和废物管理）的影响。AI驱动的工具，例如生成设计和预测分析，使建筑师和城市规划师能够创建适应性，资源效率的解决方案，以应对全球城市化和气候挑战。然而，仍然存在诸如数据互操作性，道德问题和计算要求之类的挑战。尽管有这些局限性，AI仍准备为可持续的城市发展树立新的基准，从而促进灵活，生态友好的生态系统。AI具有重新定义城市设计和管理的巨大潜力，为全球城市挑战促进了创新，可持续的解决方案。
智能建筑中HVAC控制的强化学习：技术和概念评论
建筑物中的加热，通风和空调（HVAC）系统是全球运营CO 2排放的主要来源，这主要是由于它们的高能源需求。传统控制器在管理建筑能源使用方面显示出有效性。但是，他们要么难以处理复杂的环境，要么无法将经验中的学习纳入他们的决策过程，从而提高了计算要求。这些缺点的潜在解决方案是增强学习（RL），可以通过其多功能和基于学习的特征来克服它们。在这种情况下，本研究介绍了详尽的文献综述，重点是自2019年以来发表的研究，该研究将RL应用于HVAC系统控制。它桥接了理论概念和文献发现，以确定每个问题的合适算法并找到差距。发现，在实际建筑物中的RL部署有限（占研究的23％），常见的培训方法揭示了基本的技术问题，可以防止其安全使用：外在状态组件中缺乏多元化（例如，占用时间表，电价，电价和天气）在每种情节中在训练中在训练中以多样性或意外改变现实生活的方式收到的代理人在训练中接收。这需要重复的，广泛的再培训，然后在计算上很昂贵。未来的研究应专注于通过解决先前的问题将RL应用于真实建筑物。进一步的研究应探讨这个方向。META-RL作为概括功能的新兴解决方案而出现，因为它可以在各种任务上训练代理，从而使代理更适应性并降低了计算成本。
智能建筑中的AI驱动能源效率
建筑物占全球能源消耗和碳排放的很大一部分，使能源效率成为城市可持续性的关键重点。传统的建筑管理系统通常缺乏动态优化能源使用所需的适应性和精度。本文探讨了人工智能（AI）和物联网技术如何通过实现实时监控，预测性维护和自适应控制系统来提高智能建筑物的能源效率。通过整合来自智能电表，占用传感器和环境监视器的数据，城市可以减少能源浪费，降低碳足迹并改善乘员舒适性。实验结果表明，节能，运营成本和环境影响的显着改善，为智能建筑管理提供了可持续的蓝图。
智能建筑物DC电源分配和与Cisco和Panduit FMP
我们处于基础设施开发中的关键时刻：DC电源系统将取代许多商业建筑中的传统AC基础设施。这种过渡有望获得重大的好处，包括节能和改进的数字功率控制。此外，直流电源分布自然与可再生能源和能源存储系统一致，它们固有地生成或存储了直流电源。。随着可再生能源成本在许多领域继续降低，达到或超过电网奇偶校验，直流电源分配和清洁能源之间的协同作用将改变我们的动力和管理现代商业建筑的方式。Cisco领导了二十年来的Ethernet（POE）的发展，将其确立为网络设备的主要远程供电技术。
模块693智能建筑和移动性
a) Course: • Basics of IoT applications, sensors and actuators • Monitoring and networking of intelligent devices • Recording of environmental data (air quality, humidity, ...) • Digitization of commercial buildings (... in contrast to private households) • Demand-based building control (space/room occupancy, lighting, air conditioning, access restrictions, ...) • Mobility infrastructure (parking space monitoring, sharing models, charging stations, traffic路线，扇区耦合（例如智能，双向电动机的双向充电））•优化移动性提供提供节能，低排放，舒适且具有成本效益的流动性（网络系统）•先决条件/机会/在私人和工业环境中自主驾驶的风险/风险•数字责任（数字责任目标）
使用机器学习来利用自动加速设计，以进行智能建筑优化
在智慧城市和可持续发展的时代，越来越强调优化建筑绩效以减少能源消耗，最大程度地减少环境影响并提高建筑项目的整体效率。虽然AutoCAD擅长制定详细的设计计划，但它缺乏基于现实世界变量（例如能源使用，物质可持续性和气候适应性）进行动态优化设计的能力。这是机器学习（ML）与AutoCAD的集成可以提供变革性的好处的地方。通过利用AI的力量，建筑师和工程师可以自动化分析和优化其设计的过程，从而导致更智能，数据驱动的决策。尽管如此，在当代城市环境的背景下，典型的AutoCAD Workflow经常无法满足能源高效，可持续性的建筑设计的越来越多的期望，但仍无法满足其越来越多的期望。
征求建议书：弗吉尼亚理工大学智能建筑联盟试点项目
智能建筑联盟 (CSC) 是由大学、行业和政府合作建立的，旨在推动建筑环境的变化，包括人类在工作、娱乐和学习等生活的各个方面如何与建筑环境互动。CSC 将把来自行业的合作伙伴与弗吉尼亚理工大学的研发专家聚集在一起，实现建筑行业的现代化。通过利用和整合弗吉尼亚理工大学在关键领域的跨学科优势以及私营部门的支持，CSC 将开发一个世界一流的集成和原型设施，以应对建筑行业面临的最大挑战。研究领域为了应对这些转型机会，我们正在围绕五个主要研究主题展开，这些主题是根据教师和行业的意见制定的。这些主题将有助于解决建筑行业和社会对建筑环境的使用所面临的近期和长期挑战。这些领域是：(1) 先进材料和制造、(2) 施工运营、(3) 能源、(4) 可持续性和 (5) 数字和人机界面。有关研究主题的更多信息，请参阅随附文件。 CSC 试点项目为了促进合作和启动，研究与创新办公室 (ORI) 和关键技术与应用科学研究所 (ICTAS) 正在赞助试点项目，以推进主题领域的研究，这些研究将展示 CSC 的价值，帮助发展联盟并为更大规模的投资奠定基础。这些努力应该会加强 CSC 和集成与原型设施的论据。我们诚邀提交具有创意、创新性且显示出巨大潜力的项目提案，以推进智能建筑联盟及其合作伙伴的目标，同时也关注建筑行业面临的挑战。
学术和专业教育的智能建筑技术培训模块
设计，建造，运营和维持高性能，节能和网格相互交互的建筑需要团队合作和合作，并在智能建筑技术提供商，建筑物所有者，建筑师，工程师，建筑工程师，建筑能源建筑工人，建筑工具，设施，设施经理，建筑经营者，建筑运营商和其他维持权益者之间进行合作。但是，大学和专业水平都缺乏针对高级，智能建筑技术的劳动力开发和培训。 这些工程学科中的传统大学教育计划着重于在特定领域（如热力学和流体，负载计算以及机械，电气和管道系统设计）中教授理论和基础知识。 只有少数专注于建筑物控制的认证计划（IIT 2024，Johnson 2024，NWTC 2024.））但是，大学和专业水平都缺乏针对高级，智能建筑技术的劳动力开发和培训。这些工程学科中的传统大学教育计划着重于在特定领域（如热力学和流体，负载计算以及机械，电气和管道系统设计）中教授理论和基础知识。只有少数专注于建筑物控制的认证计划（IIT 2024，Johnson 2024，NWTC 2024.）工程计划的经典课程结构通常缺乏用于智能建筑设计和系统优化，建筑传感器和控制，分布式能源（DERS），多个能源系统集成，负载灵活性，控制网络，通信和网络安全的集成方法。建筑专业人士依靠不同的资源进行继续教育，例如美国供暖，冷藏和