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AI预测办公室工作人员对室温的偏好
2019年03月26日 由 明知不问 发表
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对于室温来说，有些人喜欢温暖的环境，有些人喜欢凉爽的环境，也有人更喜欢温度介于两者之间。如果AI能找到一个令人满意的中间地带，会不会更好？普渡大学的研究人员相信它可以，并且已经为新研究中的HVAC系统制定了一个新的框架。论文“Learning Personalized Thermal Preferences via Bayesian Active Learning with Unimodality Constraints”描述了一种推荐系统，这是一种机器学习模型，试图预测一个人对热偏好的好恶。研究人员解释说，这篇论文的目的是依次向居住者提出智能的问题，以便使室内温度值最优化。该框架是智能暖通空调系统发展的重要一步，它将能够满足个人居住者个性化的热舒适需求。
那么它是如何工作的？团队向建筑物中的人们提出这样的问题：“你对当前的温度条件有多满意？”，需要以这三种方式回答：“我对当前温度感到满意，”“我更喜欢温暖”或“我更喜欢凉爽”。每个连续的问答环节缩小了温度范围。
为了验证他们的设计，论文作者首先将框架放在三个合成的居住者偏好数据上，这些居住者想象在私人房间工作，并且为了实验，他们的首选温度在22.1度到25度之间。他们将虚拟测试对象的回答提供给AI系统，系统在六个问题之后就能够推断出这三个最佳室内温度。
由6名测试对象组成，他们在几天的时间里每天都要造访一个房间，温度设置为21度。每隔30分钟，研究人员就会通过网站向他们提出温度偏好问题，并利用他们的回答来预测新的温度。最后，在每个人提出5到10个问题之后，系统成功地为所有6个对象确定了一个可能的范围，达到95%的置信度。
该团队认为，他们的方法可以提高建筑物居住者的满意度并减少能源浪费。“我们专注于开发简单，强大，低成本，易于计算和易于实现的个性化框架，该框架将室内气温作为其最重要的特征，这个框架是智能调温系统发展的重要一步，它能够满足个人用户的个性化需求。”
论文：
arxiv.org/pdf/1903.09094.pdf
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