Nonostante il chatbot ChatGPT di OpenAI sia stato lanciato solo due anni fa, oggi siamo già abituati a utilizzare assistenti di Intelligenza Artificiale nelle nostre attività quotidiane, considerandoli parte della normalità. Negli ultimi anni, sono emerse nuove applicazioni che stanno ridefinendo il nostro modo di interagire con i sistemi informativi.
Da un giorno all’altro, il tradizionale approccio di visualizzazione dei dati “Single Pane of Glass” sembra un po’ datato. Tra i settori dove l’assistenza AI sta facendo passi importanti, c’è sicuramente il settore delle costruzioni e della gestione degli edifici, in ottica di Smart Building. Tra le start up di successo che coniugano AI e tecnologia LLM, ci sono Brainbox AI e Spaceti, che guardano al futuro fornendo strumenti intelligenti per gestire i dati degli edifici commerciali.
ARIA: Assistente AI di Brainbox AI
La Canadese Brainbox AI ha lanciato il suo assistente intelligente, ARIA, a marzo 2024. ARIA permette ai facility managers di conversare con i loro edifici. Ad esempio, possono richiedere, con una semplice domanda vocale, un report con gli ultimi dati sulle emissioni di carbonio o di mandare avvisi nel caso di problemi al sistema HVAC con suggerita una soluzione. Il tutto come se stessi parlando a un tuo collega o stessi dando comandi con il tuo mouse nel vecchio sistema dashboard.
Tramite il machine learning, ARIA acquisisce e impara le dinamiche dell’edificio, del comportamento degli occupanti e del consumo energetico, che gli consente di elaborare raccomandazioni sempre più precise e personalizzate. Brainbox afferma che, in combinazione con la sua soluzione AI per l’HVAC, gli edifici possono ridurre il consumo energetico fino al 25%, le emissioni di gas serra fino al 40%, riducendo i costi del lavoro e migliorando il comfort degli inquilini.
Per lo sviluppo di ARIA, Brainbox AI si è basato su Caylent e il suo uso di Amazon Bedrock, un servizio che offre vari modelli di base tramite una singola API, inclusi il modello linguistico di Anthropic, Claude, Llama 3.1 di Meta e Mistral Large 2. Il sistema è costruito su Amazon Bedrock e corollato da una combinazione di servizi AWS Lambda, AWS Fargate e Amazon Athena.
“Il bello di Amazon Bedrock è che è come una giostra,” afferma Jean-Simon Venne, co-fondatore e CTO di BrainBox AI. “Hai tutti questi modelli a disposizione. Puoi passare da un modello all’altro. Potresti persino scomporre una domanda, utilizzare una parte per Claude e un’altra per Meta Llama. Poi combini una risposta dal modello Claude e da quello Llama, ottenendo una risposta molto forte e affidabile”.
ARIA è progettata per sostituire la dashboard tradizionale caratterizzata da un’interazione bidirezionale. Gli operatori possono chiedere di eseguire compiti specifici, ma possono anche aspettarsi che ARIA suggerisca azioni per migliorare l’edificio grazie al monitoraggio continuo e l’analisi eseguita 24 ore su 24. ARIA è disponibile sia su desktop che mobile, creando un’interfaccia completamente nuova per comunicare con l’edificio che diventa intelligente.
ARIA è più di un semplice Large Language Model (LLM): è un operatore autonomo che può agire in maniera indipendente, eseguire procedure complesse, aggiornarsi attraverso feedback e persino conversare in modo naturale. In futuro potremmo già pensare che ARIA possa coordinare gruppi di edifici commerciali rimodellando la loro domanda energetica. ARIA vuole trasformare gli edifici da soli elemento di consumo a parte attiva nel ridurre gli effetti del cambiamento climatico.
Assistente AI: Spaceti
Spaceti, una startup nel settore degli smart building fondata nel 2016, ha sviluppato un assistente AI interna alla piattaforma di gestione degli uffici e dell’occupazione del personale. È progettato per completare e potenzialmente sostituire i dashboard tradizionali, che richiedono di navigare attraverso più schermate e punti dati, offrendo un’interfaccia più intuitiva e conversazionale per interagire con i dati e i sistemi dell’edificio.
L’assistente AI di Spaceti utilizza il natural language processing e algoritmi di machine learning per interpretare e rispondere in tempo reale alle richieste degli utenti. Gli utenti possono fare domande come “Ho bisogno di più spazi di lavoro al secondo piano in base ai dati dello scorso anno?” o “Sono stati registrati livelli potenzialmente pericolosi di CO2 ad aprile all’interno dell’ufficio?”
Una delle caratteristiche principali è la capacità di visualizzare i dati di vari sistemi dell’edificio. Questa integrazione consente all’assistente di fornire approfondimenti su vari aspetti dell’ambiente dell’edificio, inclusa la regolazione della temperatura, l’illuminazione e l’utilizzo degli spazi. Ad esempio, può suggerire impostazioni di temperatura ottimali per diverse zone in base ai modelli di occupazione e agli obiettivi di efficienza energetica. L’assistente può anche aiutare i responsabili delle strutture a identificare potenziali problemi prima che diventino critici, come modelli di consumo energetico insoliti o necessità di manutenzione.
L’AI è un territorio nuovo ancora in parte inesplorato. È estremamente potente e stiamo ancora imparando come sfruttarla. Il potenziale dell’AI per sbloccare ulteriori automazioni partendo dai dati dei sistemi di gestione degli edifici suscita interesse in tutto il settore. Tuttavia, le opzioni presentate già propongono risultati validi e offrono un supporto immediato al settore immobiliare per far diventare i propri edifici intelligenti.
Questo articolo è tratto dal research note di Memoori del 19 Settembre 2024 in lingua inglese
