Αν και οι απόψεις για τα οφέλη και τους κινδύνους της τεχνητής νοημοσύνης διίστανται, η συμβολή της είναι αδιαμφισβήτητα σημαντική, όσον αφορά την ανάλυση δεδομένων και τη σχεδίαση ευφυών υπολογιστικών συστημάτων, που σχετίζονται με την ενεργειακή αποδοτικότητα. Μαζί με τις τεχνολογίες ανάλυσης δεδομένων και της μηχανικής εκμάθησης (machine learning), η τεχνητή νοημοσύνη ανήκει στο κομμάτι των ΤΠΕ που ασχολείται με τη σχεδίαση έξυπνων συστημάτων, τα οποία μπορούν να ολοκληρώσουν περίπλοκες λειτουργίες επεξεργασίας, ανάλυσης και σύνθεσης πληροφοριών για την εξαγωγή συμπερασμάτων. Μέσα από έξυπνους αλγόριθμους και προηγμένες μεθόδους ανάλυσης, ερμηνεύουν μεγάλο όγκο δεδομένων, σε σύντομο χρόνο, και παράγουν προτάσεις ή αποφάσεις δράσης, που εξασφαλίζουν τη βέλτιστη ενεργειακή αποδοτικότητα ενός κτιρίου.

Μπορεί να εφαρμοστεί σε κάθε κλίμακα για:

• τον προσδιορισμό των στόχων εξοικονόμησης ενέργειας ενός κτιρίου,
• τον σχεδιασμό πλάνου δράσης για την επίτευξή τους και
• την υλοποίηση του πλάνου, μειώνοντας κατά 10%-27% την κατανάλωση ενέργειας.

Επιπλέον, η εφαρμογή αλγόριθμων μπορεί να βελτιώσει την πρόγνωση ενεργειακής κατανάλωσης κατά τουλάχιστον 15% και να διευκολύνει τον συγχρονισμό των ροών ηλεκτρισμού με τις ανάγκες της ζήτησης. Με αυτόν τον τρόπο αποφεύγονται φθορές του εξοπλισμού λόγω αστάθειας ισχύος, ελαχιστοποιούνται τα κόστη επιδιόρθωσης και ανταλλακτικών και μειώνονται ή μηδενίζονται τα κόστη διακοπής εργασιών.

Με πληροφορίες από: Carbon Trust, ABB και ΣΕΒ, Οδηγός Ενεργειακής Εξοικονόμησης και Αποδοτικότητας (Απρίλιος, 2023).