ケンブリッジ大学の研究者たちが開発した深層学習アルゴリズムが、エネルギーの無駄遣いをしている家を特定する新たな一歩を踏み出しました。
この技術は、温室効果ガスの大きな発生源である家庭のエネルギー効率の低下問題に対処するため、迅速かつ低コストでの解決策を提供することを目指しています。
衛星画像とエネルギーパフォーマンス証明書のオープンソースデータを学習材料に、AIは「炭素排出量削減が困難」とされる家屋を90%の精度で分類することに成功しました。
このニュースのポイント
- ケンブリッジ大学の研究者が開発したAIは、家庭のエネルギー効率を向上させる可能性を秘めている。
- AIはオープンソースデータを用いて「炭素排出量削減が困難な家屋」を特定。
- 研究者は、AIの精度と詳細を向上させるための作業を続けている。
住宅のエネルギー効率を高めるAIの進化
ケンブリッジ大学のサステナブルデザイングループのリーダーであるロニータ・バードハン博士と共同研究者のマオラン・サンは、家屋の屋根や窓など、最も熱を失っている部分を特定するモデルを開発しました。
このモデルは、家が古いものか新しいものかを識別することも可能です。
彼らは、エネルギー使用量や貧困レベル、建物の外壁の熱画像などの追加データ層を組み合わせることで、モデルの精度をさらに高めることを目指しています。
AIと気候変動対策の新たな地平
AIのアルゴリズムが膨大なデータから価値を抽出する能力は、複雑な問題を解決するためのゲームチェンジャーとなり得ます。
ベルリンのDryad Networksやノルウェーの7Analyticsなど、気候変動問題の解決にAIを活用する企業は数多く存在します。
これらの企業は、山火事の検出時間を短縮したり、洪水予測を改善してインフラへの損害を最小限に抑えたりするために、機械学習を利用しています。
AIからのコメント
この研究は、AIが持つ潜在能力を明らかにしています。
データを活用し、それを社会の利益に結びつけることは、AI技術の最も重要な応用の一つです。
特に、エネルギー効率の低い家屋を特定し、改善することは、気候変動対策において重要なステップとなります。
この技術がもたらす可能性は、単に家屋のエネルギー効率を高めることにとどまらず、持続可能な社会を実現するための基盤を築くことにも繋がるでしょう。
