its • hvac tegrati nei BEMS( Building Energy Management Systems) di nuova generazione, che fungono da piattaforme intelligenti per la gestione energetica avanzata.
Implicazioni normative e di mercato L’ adozione dell’ IA è coerente con le direttive europee in materia di efficienza energetica( es. EPBD, Green Deal, REPowerEU) e con le certificazioni ambientali( es. LEED, BREEAM, WELL), che premiano l’ u- so di tecnologie intelligenti per la gestione degli edifici. Inoltre, l’ IA rappresenta un vantaggio competitivo per i progettisti che desiderano distinguersi in un mercato sempre più orientato alla digitalizzazione e alla sostenibilità. L’ intelligenza artificiale non è una tecnologia del futuro, ma una risorsa già disponibile per il progettista termotecnico che intende affrontare le sfide della progettazione impiantistica in chiave smart. La sua integrazione nei sistemi di Building Automation consente di progettare edifici più efficienti, resilienti e centrati sull’ utente, aprendo nuove opportunità professionali e progettuali.
ESEMPI DI APPLICAZIONI DELL’ IA NELLA BUILDING AUTOMATION Edge AI per la climatizzazione predittiva – Edificio direzionale a Berlino In un complesso direzionale a Berlino, è stato implementato un sistema di climatizzazione basato su Edge AI, in grado di elaborare localmente i dati provenienti da sensori ambientali, meteo e di presenza. Il sistema ha ridotto del 28 % i consumi energetici HVAC nel primo anno, grazie a:
• previsione dei carichi termici basata su dati meteo in tempo reale;
• regolazione dinamica della ventilazione in funzione dell’ occupazione effettiva;
• ottimizzazione dei cicli di accensione / spegnimento delle pompe di calore. Per il progettista termotecnico, questo ha significato una semplificazione nella fase di dimensionamento e una riduzione dei margini di sovradimensionamento impiantistico.
IA per la manutenzione predittiva- Campus universitario in Olanda Un campus universitario ha adottato un sistema BMS con moduli IA per la manutenzione predittiva degli impianti termici e di ventilazione. Attraverso algoritmi di machine learning, il sistema ha identificato situazioni di degrado nei ventilatori e nelle valvole di zona, anticipando
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