Edifici connessi sempre più smart con il machine learning

L’evoluzione dell’edilizia 4.0 non si arresta e le tecnologie all’avanguardia come il machine learning, applicate alle costruzioni, rappresentano una grande opportunità di sviluppo per un settore dove gli immobili vengono progettati quasi come se fossero dei veri e propri organismi in grado di reagire agli impulsi, interni ed esterni. Un settore in crescita dove i progettisti immaginano gli edifici come robot al nostro servizio, ma sempre con un occhio di riguardo all’ambiente.

Oggi si parla molto di edifici intelligenti: complessi in grado di gestire l’energia in modo ottimale, evitare gli sprechi, fornire il miglior comfort possibile e, nello stesso tempo, rendere più consapevoli i residenti sui consumi e sui comportamenti più adatti a ridurli.

In verità, il settore dell’architettura smart potrebbe essere visto come un grande ombrello che riunisce sotto di sé varie tipologie di edifici intelligenti, oppure come un percorso graduale e ininterrotto – cominciato qualche decennio fa – che ha avuto recentemente un forte sviluppo e, soprattutto, ha ancora grandi potenzialità di crescita all’orizzonte.

Quando comincia la storia

Negli Stati Uniti si è cominciato a progettare Intelligent building già negli Anni 80. In pratica, si trattava di edifici dotati di una tecnologia di building automation. Con l’avvento dei computer, è stato introdotto il Building Management System (Bms), un metodo di gestione e controllo automatizzato per le varie apparecchiature meccaniche ed elettriche dell’edificio, come la ventilazione, l’illuminazione, i sistemi di alimentazione, i dispositivi antincendio e di sicurezza. Queste diverse funzioni risultavano però ancora scollegate tra loro, in pratica operavano come compartimenti stagni.

Tutto è cambiato con l’entrata in scena di Internet. Ecco che allora il Bms viene integrato e connesso al web e questo consente a chi risiede nell’edificio, grazie a software analitici avanzati, di poter avere accesso a una grande quantità di informazioni, utilizzabili per prendere decisioni ponderate che possano migliorare le prestazioni dell’edificio. Nascono così gli smart building che si potrebbero definire di “prima generazione”.

Poco dopo, la tecnologia wireless e l’Internet of Things offrono nuove opportunità allo sviluppo di questo settore. La possibilità di mettere in comunicazione diversi oggetti e funzioni, la presenza di sensori Iot che raccolgono un numero elevati di dati sia all’interno, sia all’esterno dell’edificio consentono un’interazione fra i diversi dispositivi mai vista prima, oltre alla possibilità di monitorare qualunque attività anche da remoto.

Quello di smart building è un concetto strettamente legato all’efficientamento energetico, dove hanno un ruolo fondamentale i sensori in grado di creare interconnessione fra oggetti e impianti, ma anche di raccogliere dati utili per comprendere l’effettiva presenza di persone nei vari ambienti e regolare, di conseguenza, temperatura e illuminazione.

La rivoluzione del machine learning

Va sottolineato che un edificio automatizzato non è per forza un edificio intelligente. L’aspetto che separa gli impianti di building automation tradizionali da quelli intelligenti è la capacità di tutti i sistemi che compongono l’edificio cognitivo di comunicare incessantemente tra di loro, in maniera automatizzata, attraverso un’infrastruttura di supervisione e controllo.

Il ruolo delle nuove tecnologie nel building è soprattutto legato a due obiettivi: la sicurezza (con i vari sistemi di controllo accessi, sistemi antiintrusione e videosorveglianza) e l’efficientamento energetico.

La building automation diventa uno strumento primario specialmente nella riduzione dei consumi.

I sensori, strategicamente posizionati all’interno di una struttura intelligente, potranno fornire dati su quante persone occupano uno spazio, quanto spesso lo si utilizza e in quale momento della giornata, qual è il percorso privilegiato per raggiungere un tal punto dell’edificio.

Tutto ciò permetterà di svolgere analisi mirate e fare previsioni studiando le dinamiche all’interno dell’ambiente lavorativo, abitativo e commerciale, capire come le persone stiano utilizzando le sale riunioni, le aree relax e gli uffici, scoprire quali siano gli spazi sovraffollati e quelli inattivi.

Intelligenza artificiale e Internet of Things hanno accelerato i progressi nel comparto degli smart building che stanno diventando sempre più intelligenti.

L’ultima frontiera sono i cosiddetti learning o cognitive building: questi fabbricati hanno la capacità di imparare in base alle informazioni catturate in tempo reale dai numerosi sensori IoT, sparsi al loro interno e anche negli elementi strutturali.

I dati vengono compresi e analizzati dalle piattaforme di machine learning. In altre parole, gli edifici intelligenti di “seconda generazione” si sono evoluti in complessi sistemi tecnologici connessi che possono essere resi operativi per massimizzare l’efficienza come il risparmio sui costi o migliorare la produttività dei lavoratori e il comfort degli occupanti.

Il machine learning è uno strumento potente per dare un senso ai dati raccolti, individuando i risultati ottimali e costruendo un processo per ottenerli. I sensori raccolgono le informazioni e l’intelligenza artificiale le organizza in una visione di insieme, in modo rapido e preciso.

La collaborazione di queste tecnologie innovative basate su IoT e AI, hanno portato alla creazione degli edifici robot capaci di offrire prestazioni sempre più in linea con le esigenze degli utenti. I sensori raccolgono varie tipologie di dati che condividono con il sistema e il machine learning, di fatto, consente di trasformare l’immobile in un organismo capace di apprendere dall’ambiente circostante.

L’algoritmo rende il computer progressivamente sempre più informato e in grado di apprendere dall’esperienza, consentendo così al processo di migliorare le performance in modo adattivo, man mano che le informazioni aumentano.

L’utilizzo del machine learning offre due tipologie di soluzione: la prima, focalizzata sulle esigenze dell’utente, attraverso la stima e la verifica dell’occupazione nei vari spazi, così come l’analisi del comportamento e delle preferenze dei singoli.

La seconda, incentrata sull’energia e i dispositivi, quindi sul profilo energetico e la stima della domanda, sull’analisi del funzionamento degli impianti e la rilevazione dei guasti e, infine, sull’inferenza su sensori e algoritmo, quindi sul riscontro tra causa (recezione)  ed effetto (attuazione).

Questi smart building sono in grado di auto-organizzarsi nelle funzionalità impiantistiche. In pratica, si comportano come veri e propri “assistenti” al servizio dei residenti: ricordano impostazioni di apparecchiature e strumentazioni e si adeguano alle abitudini e preferenze degli utenti, con il risultato che riescono a mutare costantemente nel corso del tempo.

I cognitive building sanno, per esempio, quando è il momento di accendere l’aria condizionata. Non perché il programma sia stato impostato su un determinato orario, ma perché i sensori IoT rilevano quando temperatura e umidità superano una certa soglia.

Oppure, riescono a capire se è in corso un principio di incendio, anche nel caso in cui il sistema di allarme sia guasto e, naturalmente, reagiscono avvisando anche i vigili del fuoco. E ancora, sempre grazie al machine learning, sanno quando l’intensità della luce è tale da dover alzare o abbassare le tapparelle o gli oscuranti.

Alle informazioni ricevute tramite recettori smart -che recepiscono una serie di condizioni interne ed esterne – questi fabbricati robot rispondono, di conseguenza, con azioni mirate attraverso una serie di meccanismi attuatori. Sono, quindi, edifici “vivi”, confortevoli, estremamente efficienti e a basso impatto ambientale. I dati raccolti dai sensori Iot vengono inviati ai proprietari e ai facility manager, affinché li utilizzino per migliorare progressivamente affidabilità e prestazioni del fabbricato, mantenendo sempre bassi i consumi energetici.

A fare da apripista, nel campo del learning machine applicato all’edilizia, sono stati gli stabili commerciali e per uffici, dove oggi questa tecnologia, insieme al rilevamento delle immagini e al riconoscimento della presenza, è già una realtà affermata.

Il primo cognitive building è made in Italy

A Torino la riqualificazione della nuova sede della Fondazione Agnelli – su progetto dello studio Carlo Ratti e associati – è stata completata nel 2017 e ha visto l’insediamento della nuova funzione di coworking, con 3.000 mq di uffici e postazioni completi di sale riunioni e servizi, per 350 professionisti.

La principale innovazione di questo intervento riguarda scelta di tecnologie pionieristiche. L’edificio è dotato di un sistema di geolocalizzazione anonima indoor, messo a punto da Siemens , che consente di riconoscere la presenza degli occupanti nei vari locali.

La piattaforma si chiama Desigo CC – indoor positioning system e potrebbe essere definita il “cervello” dell’edificio e controlla accensione e spegnimento delle luci, impianto di climatizzazione. Inoltre, monitora gli accessi e gestisce le prenotazioni di uffici e sale riunioni.

Questo sistema avanzato di Bms è in grado di controllare le varie funzioni dell’edificio, personalizzando gli ambienti in base alle singole esigenze di chi vi lavora. Tutto viene gestito con una app su smartphone: in pratica ogni professionista può decidere grado di illuminazione, temperatura e il livello di umidità del proprio posto di lavoro: sarà poi il sistema a regolare le diverse preferenze, in base alla posizione della scrivania dell’utente.

Il programma sviluppato da Siemens e i numerosi sensori dislocati nell’edificio geolocalizzano la persona all’interno del complesso – naturalmente in maniera anonima – anche quando quest’ultima si sposta, azionando automaticamente le risposte degli impianti, in base alle sue richieste. In altre parole, creando una specie di “bolla termica” individuale che segue sempre i movimenti di ciascuno, dall’ufficio, alla mensa, alle sale riunioni, eccetera.

Quando il professionista lascia la sua postazione, la stanza si attiva in modalità stand-by per favorire il risparmio energetico. Grazie all’app, quindi all’interazione con chi la utilizza, il sistema comunica con gli utenti nei diversi spazi, mappandone i comportamenti, studiandone le necessità e attivando automaticamente le risposte degli impianti installati nell’edificio.

Edifici esistenti con un futuro smart

Samba (Smart and Advanced Multitenants Buildings Automation) è il nome di uno dei 33 progetti di eccellenza selezionati dal bando “Call Hub Ricerca e Innovazione” di Regione Lombardia.

Le tecnologie digitali applicate agli ambienti di vita e lavoro consentirebbero lo sviluppo di sistemi e prodotti, di cui le imprese lombarde potrebbero essere leader a livello internazionale, anche considerando la prossima diffusione delle tecnologie 5G che vedono in Milano e nella Lombardia territori elettivi di sperimentazione, aprendo le possibilità di implementazione di “concept” tipici delle smart city and community.

La riqualificazione di un edificio offre grandi opportunità, oltre che in termini di efficienza energetica, anche riguardo alla produttività del personale, a un maggiore comfort ambientale e al contenimento dei costi di manutenzione ed esercizio.

Il progetto Samba punta a trasformare edifici esistenti in smart-cognitive building , grazie all’integrazione di una piattaforma di machine learning con sensori IoT e tecnologia 5G. L’obiettivo è la possibilità di analizzare nei dettagli l’effettiva fruizione dei locali e di modellizzare il comportamento dei frequentatori tramite intelligenza artificiale.

Questi fabbricati ad “alto quoziente intellettivo” diventano quindi ecosistemi di dispositivi e impianti connessi tra loro, attraverso tecnologie non invasive: si tratta di una soluzione economica a basso impatto e massima resa a livello di prestazioni: questi edifici saranno in grado di attivare le proprie funzioni (luci, riscaldamento, raffrescamento, sicurezza, regolamento degli accessi) anche in modalità predittiva.

Samba è il risultato di tecnologie e innovazioni di settori differenti che vengono integrate per perseguire un obiettivo di miglioramento sociale, abitativo e umano. L’innovazione può essere ricondotta a tre ambiti: quello dell’evoluzione del concetto di machine Learning in Building Behaviour Learning, quello dell’integrazione tra tecnologie esistenti e sviluppo di interfacce ad hoc e, infine, quello della modellizzazione del building come piattaforma intuitiva di controllo, mediante digital twin (attraverso la simulazione virtuale degli spazi e degli oggetti dell’edificio attraverso ricostruzioni 3D digitali interattive).

Le potenzialità di Samba sono state sperimentate su un fabbricato di 4200 metri quadrati con sede a Sesto San Giovanni. L’edificio, conosciuto come Co+Fabb, ospita una trentina di aziende – con uffici, laboratori, mense e palestre – dislocate su tre piani. La gestione di grandi stabili con molti utilizzatori richiede lo sviluppo di tecnologie ad hoc che possano garantire sicurezza ed efficienza di spazi, servizi e impianti, così da adeguarsi alla dinamica flessibile di chi vi lavora. Si tratta di un ecosistema collaborativo per imprese innovative, un ambiente multifunzionale in cui ottimizzare i costi avendo però a disposizione servizi avanzati e spazi privati, non promiscui.

Il fabbricato di Sesto San Giovanni rappresenta quindi una sorta di prototipo per l’avvio del progetto Samba.  I lavori hanno preso il via all’inizio dello scorso anno e dovrebbero terminare a metà del 2022. Questa ristrutturazione in chiave smart potrà diventare un modello da estendere anche a ospedali, scuole e condomini.