Hoe AI, ML, RL en DL de Building Management Systemen (BMS) transformeren

Let op: alle links in deze blog refereren naar Engelstalige websites.

Grote innovaties veranderen de manier waarop gebouwen worden beheerd, gemonitord en geoptimaliseerd. Dit leidt tot aanzienlijke verbeteringen in:

• energie-efficiëntie
• besparingen op operationele kosten
• resourcebenutting
• comfort voor de gebruikers
• operationele veerkracht en servicekwaliteit

Door gebruik te maken van datagedreven inzichten worden deze systemen slimmer, duurzamer en efficiënter. Ze zetten nieuwe standaarden op het gebied van duurzaamheid en operationele uitmuntendheid. ​Herbruikbare, duurzame Building Energy Management Systems (BEMS), vullen vaak BMS aan in volledig geïntegreerde gebouwoplossingen die steeds vaker gebruikmaken van IoT-systemen voor monitoring en beheer.​

Building Automation and Management Systems (BAMS) integreren tegenwoordig eveneens geavanceerde automatisering, AI en IoT-technologieën om voorspellende mogelijkheden en strategisch beheer van deze gebouwsystemen mogelijk te maken.​

Deze systemen, samen, monitoren en beheren gebouwbrede processen, zoals HVAC, verlichting, alarmsystemen en beveiliging. Ze helpen gebouwen energie te besparen, het comfort voor gebruikers te verbeteren en aanzienlijke kostenbesparingen te realiseren.​

Dit artikel verkent daarom de transformerende impact van belangrijke gebouwbeheer-technologieën, ondersteund door praktijkvoorbeelden en belangrijke gegevens die hun effect aantonen op energieverbruik, kostenbesparing, gebruikerscomfort en welzijn van mensen.​

AI, BMS, IoT en connectiviteit zijn onderling verbonden technologieën die gezamenlijk gebouwbeheer, energiemanagement en duurzaamheid transformeren tot veilige, verbonden entiteiten en ecosystemen. BMS-systemen fungeren daarbij als gecentraliseerde platforms voor het verzamelen van data, het dashboarden en het automatiseren van de aansturing en monitoring van gebouwsystemen zoals verwarming, ventilatie en airconditioning (HVAC), verlichting en beveiliging, om operationele efficiëntie te waarborgen. IoT-technologieën leveren de infrastructuur voor real-time dataverzameling via onderling verbonden sensoren en apparaten, waarmee variabelen worden gemonitord zoals temperatuur, luchtvochtigheid, luchtkwaliteit, energieverbruik en bezettingsgraad.

Veilige en veerkrachtige connectiviteit vormt de ruggengraat van deze systemen. Dit maakt naadloze, maar beveiligde en private communicatie en gegevensuitwisseling mogelijk tussen verschillende IoT-apparaten, BMS- en AI-systemen (en hun systeemprotocollen). Ook faciliteert het veilige interacties met externe netwerken zoals energienetten, externe datasets en stadsverwarmingssystemen. AI verwerkt de verzamelde gegevens vervolgens met geavanceerde analyses en ML-modellen om voorspellende sturing, onderhoud, fout- en anomaliedetectie en systeemoptimalisatie mogelijk te maken.

Samen creëren deze technologieën een gesynchroniseerd ecosysteem dat intelligente besluitvorming, dynamisch energiemanagement en betrouwbare geautomatiseerde aanpassingen ondersteunt. Dit transformeert traditionele gebouwen tot proactieve, adaptieve en flexibele omgevingen die bijdragen aan duurzaamheid en NetZero-doelstellingen.

IoT speelt een transformerende rol binnen gebouwbeheer. IoT-apparaten, zoals slimme sensoren en randapparatuur, verzamelen real-time gegevens over parameters zoals energieverbruik, temperatuur, luchtvochtigheid, luchtkwaliteit, bezettingsgraad, prestaties van installaties en de structurele staat van gebouwen:​

• IoT helpt bij het automatiseren van BAMS-systemen zoals verlichting, HVAC en koeling op basis van bezetting en omgevingscondities. Dit stelt uiteenlopende apparaten in staat om veilig gegevens te verzenden, te communiceren en aansturingscommando’s te ontvangen. Zowel bestaande als nieuwe gebouwsystemen kunnen zo worden geïntegreerd voor gecoördineerde werking — met name in oudere gebouwen — om storingen, lekkages, uitval en hoge reparatiekosten te voorkomen.
• IoT maakt ook Digital Twins mogelijk — virtuele kopieën van fysieke gebouwen. Dit biedt real-time visualisatie, simulatie, optimalisatie en systeemleren. Door AI en ML in te zetten voor het automatisch reageren op veranderende gebouw-, gebruikers- en omgevingscondities, kunnen IoT, BMS en BAMS de ventilatie, verwarming en verlichting aanpassen op basis van bezetting, gebouwstatus of omgevingsfactoren. Dit verbetert de efficiëntie van het beheer, vooral bij grote of meerdere locaties.
• IoT-sensoren monitoren bovendien belangrijke parameters voor menselijk comfort, zoals temperatuur, luchtvochtigheid, fijnstof en CO₂-concentraties. Hierdoor kunnen gezonde binnenomstandigheden worden behouden en het comfort worden verhoogd. IoT-platforms bieden dashboards voor realtime beslissingsondersteuning en beheer van apparaten en connectiviteit.
• Daarnaast ondersteunen IoT-technologieën slimme energiesystemen via energiemonitoring, adaptieve regelsystemen en vraaggestuurde energiesturing. Dit bevordert energiezuinig gebruik en maakt dynamische toewijzing van energie, water en andere hulpbronnen mogelijk.

Omdat IoT-oplossingen modulair en schaalbaar zijn, dragen ze bij aan de ontwikkeling van onderling verbonden systemen die zowel bestaande infrastructuur kunnen aanvullen als klaar zijn voor toekomstige technologieën. Gecombineerd met geavanceerde AI helpt IoT om gebouwsystemen verder te optimaliseren. Dit verhoogt de operationele efficiëntie en verbetert de gebruikerservaringen door gebruik te maken van brede, lokale en historische datasets, simulaties en continue zelflerende processen. Zo worden traditionele BMS-systemen omgevormd tot intelligente, adaptieve en duurzame oplossingen.

AI, ML, RL en DL hervormen gebouwbeheersystemen op verschillende manieren:

• AI (Artificial Intelligence): AI fungeert als het ‘brein’ of ‘denken’ van gebouwen, waardoor systemen kunnen leren van data, beslissingen nemen en zich in de loop van de tijd verbeteren. Het ondersteunt moderne BMS door taken uit te voeren zoals zelflerend vermogen, besluitvorming en dynamische optimalisatie. AI maakt gebruik van historische, realtime, gelokaliseerde en bredere data van IoT-sensoren om gebouwoperaties dynamisch aan te passen (zoals verlichting, verwarming, energiegebruik, ventilatie en HVAC). Predictieve analyses anticiperen op energievraag, verminderen verspilling en verhogen de efficiëntie.
• ML (Machine Learning): ML, een subset van AI, leert systemen patronen in data te vinden en voorspellingen te doen. ML-algoritmes zoals kunstmatige neurale netwerken (ANN’s), support vector machines (SVM’s) en random forests (RF) worden breed toegepast voor energievoorspelling, foutdetectie en anomaliedetectie in verzamelde en binnenkomende datasets.
• DL (Deep Learning): DL, een subset van ML, gebruikt lagen van “virtuele neuronen” om complexe data te analyseren en nauwkeurige voorspellingen te doen. DL-modellen zoals convolutionele neurale netwerken (CNN’s) en long short-term memory (LSTM) netwerken excelleren in het verwerken van grootschalige, hoog-dimensionale en tijdsafhankelijke data binnen gebouwbeheer.
• RL (Reinforcement Learning): RL richt zich op het trainen van systemen om beslissingen te nemen door interactie met hun omgeving en leren van de uitkomsten. Bijvoorbeeld, RL-algoritmes passen HVAC-instellingen dynamisch aan op basis van realtime data en complexe beslissingen zoals bezettingsgraad en weersomstandigheden, om het energieverbruik te minimaliseren en het comfort van gebruikers te waarborgen.
• Hybride modellen combineren ML en DL om hun nauwkeurigheid en robuustheid te verbeteren. ML-gebaseerde frameworks die worden geoptimaliseerd met natuur-geïnspireerde algoritmes zoals particle swarm optimisation (PSO) en firefly algoritmes (FA) verbeteren de voorspellingsnauwkeurigheid door vooraf gedefinieerde hyperparameters (a) automatisch af te stemmen naarmate data binnenkomt. Ze spelen ook een cruciale rol in luchtkwaliteits- en veiligheidsmonitoring door sensoren te kalibreren en inconsistenties in data te detecteren. Hybride deep learning-architecturen, zoals CNN-BiLSTM (b), helpen bij het voorspellen van vervuilingsconcentraties en het optimaliseren van HVAC-systemen. Ze analyseren het gebruikspatroon van elektrische apparaten en CO₂-niveaus om bezetting met hoge nauwkeurigheid te detecteren en het energieverbruik in gedistribueerde systemen te schatten.

(a) Hyperparameters zijn parameters in machine learning modellen die worden ingesteld voordat het trainingsproces begint en niet worden geleerd tijdens de training. Ze bepalen het gedrag, de structuur en prestaties van het model en beïnvloeden hoe het model leert en generaliseert. Ze vereisen zorgvuldige selectie en afstemming voor effectieve en efficiënte prestaties.

(b) CNN-BiLSTM verbetert voorspellingen in energiemanagement door ruimtelijke en temporele analysemogelijkheden te combineren, fouten te verminderen en hoge nauwkeurigheid te bereiken bij het voorspellen van energieverbruik en omgevingsparameters. Het is bijzonder effectief voor meerstaps-voorspellingen en dynamische energiescenario’s.

AI- en IoT-technologieën revolutioneren BMS op verschillende belangrijke gebieden: 

Energiebeheer

Thermische energie (verwarming en koeling) is goed voor bijna 50%. van het totale energieverbruik in EU-gebouwen en is daarmee een van de grootste kostenposten. Wereldwijd zijn HVAC-systemen de grootste energieverbruikers in gebouwen en verantwoordelijk voor tot wel 49% van het elektriciteitsverbruik. Verlichting en elektrische systemen zijn echter ook belangrijke componenten, en BMS zal zich steeds meer moeten aanpassen aan de eisen van grootschalig laden van elektrische voertuigen (EV). AI en machine learning helpen het energieverbruik te optimaliseren door het voorspellen van energievraag in deze dynamische en complexe omgevingen. Vervolgens worden systemen via BMS en IoT-besturing aangepast. 

AI-ondersteunde HVAC-systemen hebben aanzienlijke energiebesparingen gerealiseerd in commerciële gebouwen via diverse mechanismen. Vooral reinforcement learning (RL)-frameworks zijn nuttig doordat ze leren van hun omgeving. Ze balanceren energieverbruik en comfort om autonome, lokale systemen te creëren die gebruikers ten goede komen. Enkele onderzoeks- en praktijkvoorbeelden van efficiëntieverbeteringen door AI zijn: 

• AI-gebaseerde slimme thermostaten in kantoren hebben energiebesparingen tot 17,20% tijdens de winter aangetoond, terwijl energiebesparingen tot 37% werden behaald met AI-modellen voor HVAC-regeling.
• Residentiële en onderwijsgebouwen rapporteerden besparingen van respectievelijk tot 23% en 21%, met kostenreducties tot 24,29% door gebruik van AI.
• Bezettingsdetectiesystemen hielpen tot 8,1% energiebesparing te realiseren en verbeterden het gerapporteerde ‘thermisch comfort’ met 43% tot 73%. (Thermisch comfort wordt gemeten met indicatoren zoals Predicted Mean Vote (PMV), Predicted Percentage Dissatisfied (PPD), CO2-niveaus binnenshuis en verbeteringen in tevredenheid van gebruikers).
• MagicBox, Madrid: Een LSTM-gebaseerd voorspellingsmodel voor HVAC-energieverbruik behaalde een lage testfout (NRMSE) van 0,13, wat realtime energie-inschattingen mogelijk maakte en operationele inefficiënties verminderde.
• Het EDGE Building in Amsterdam maakte gebruik van 30.000 IoT-sensoren om verlichting, ventilatie en temperatuurregeling te optimaliseren, wat resulteerde in een energievermindering van 17%.
• Aan de Aalborg Universiteit in Denemarken identificeerden ML-modellen meer dan 100.000 foutgevallen, zoals “Light_On_No_Occupancy,” waardoor onnodig energieverbruik werd teruggedrongen en de operationele efficiëntie verbeterde.
• Het Sydney Opera House in Australië realiseerde energiebesparingen van 25% en jaarlijkse kostenbesparingen van 1,5 miljoen dollar via AI-gestuurde BEMS (case study).
• Evenzo heeft de University of California, Berkeley
  

AI en ML maken, in combinatie met BMS, gebouwen comfortabeler voor mensen door temperatuur en verlichting aan te passen op basis van realtime gegevens. ​​Het voorspellen van thermisch comfort niveaus en het bijstellen van verwarmings-, koel- of ventilatiesystemen dienovereenkomstig.​​​​​​ 

AI en RL zijn echter niet alleen belangrijk voor energiebesparing en thermisch comfort, maar ook voor het behouden van lucht- en gebouwkwaliteit. Met ondersteuning van sensoren helpt AI om gedrag en voorkeuren van gebruikers te analyseren en de binnenomgevingskwaliteit (IEQ) te optimaliseren. Dit omvat doorgaans temperatuur, verlichting, luchtkwaliteit, luchtvochtigheid, CO2-niveaus en vluchtige organische stoffen (VOS). In combinatie met HVAC-systemen kunnen ventilatiesnelheden en luchtzuiveringsinstallaties automatisch worden aangepast op basis van interne en externe omstandigheden en vervuilingsniveaus.​​​​ 

Monitoring van luchtkwaliteit binnen is van essentieel belang voor zowel korte- als langetermijngezondheid. ​​​​Het waarborgen van veiligheid, vooral in woon- en werkomgevingen en meer industriële omgevingen. Er zijn veel factoren die de luchtkwaliteit kunnen beïnvloeden: 

• Vluchtige Organische Stoffen (VOS): Emissies afkomstig van bouwmaterialen, verf, lijm, meubels, vloerbedekking en schoonmaakmiddelen kunnen de binnenluchtkwaliteit aantasten en gezondheidsproblemen veroorzaken zoals irritatie van de luchtwegen, hoofdpijn en orgaanschade op de lange termijn. Andere aandachtspunten zijn ozon (O3) en stikstofdioxide (NO2). Het aanhouden van totale VOS (TVOC) binnen de vastgestelde normen wordt aanbevolen voor optimale binnenluchtkwaliteit. De EU-richtlijnen en normen die VOS definiëren en limieten vaststellen zijn onder andere:

• Richtlijn 2004/42/EG: Reguleert VOS-emissies uit verven, vernissen en lakken voor voertuigen.

• Richtlijn 2010/75/EU: Richt zich op industriële emissies, inclusief VOS. ​

• Industrial Emissions Directive (IED): Beheert VOS-emissies vanuit industriële processen.

• Richtlijn 2023/1791: Bevat milieueffecten en energie-efficiëntie, en behandelt mogelijk VOS-emissies.

• Richtlijn 2024/1275: Behandelt VOS-emissies als onderdeel van normen voor binnenluchtkwaliteit en energieprestaties van gebouwen.

• DIN 1946-6: Definieert aanvaardbare binnenluchtkwaliteitsniveaus, inclusief VOS-grenswaarden.

• UNI EN ISO 16000: Geeft aanbevelingen voor sensorplaatsing om nauwkeurige VOS-metingen te garanderen.

• Het is echter belangrijk op te merken dat natuurlijke VOS (Vluchtige Fyto-Organische Stoffen – VFOS) ook door planten worden afgegeven. Deze kunnen de luchtkwaliteit verbeteren, maar eveneens bijdragen aan VOS-waarden op verschillende soorten sensoren en zo misleidende rapportages veroorzaken. De context is daarom van groot belang.

• Fijnstof (PM): Fijne deeltjes afkomstig van bouwactiviteiten, HVAC-systemen en interne of externe vervuilingsbronnen kunnen binnenruimtes binnendringen en gezondheids- of ademhalingsproblemen veroorzaken. Sensoren maken doorgaans onderscheid tussen deeltjesgroottes (bijvoorbeeld PM2.5 en PM10), aangezien deze het ademhalingssysteem op verschillende manieren beïnvloeden.

• Kooldioxide (CO₂): Verhoogde CO₂-niveaus door slechte ventilatie kunnen leiden tot ongemak, verminderde cognitieve prestaties en gezondheidsklachten. Het handhaven van CO₂-waarden onder de 1000 ppm wordt in veel onderzoeken aangeduid als een maatstaf voor gebruikerscomfort. De kwaliteit van CO₂-sensoren is daarbij essentieel, omdat meetnauwkeurigheid cruciaal is voor hun effectiviteit.

Gebouwen maken steeds vaker gebruik van minder voorspelbare hernieuwbare energiebronnen (RES) voor energieopwekking. Dit ter bevordering van duurzaamheidsdoelstellingen zoals nul-energiewoningen, een lagere CO₂-voetafdruk en groene certificeringen waaronder LEED en BREEAM. ​AI en ML kunnen helpen om de energievraag en -aanbod dynamisch en in real-time in balans te brengen. Zo wordt het efficiënte en optimale gebruik van RES voor energieopwekking, opslag en verbruik verzekerd, door de integratie en aansturing van zonnepanelen, windturbines, geothermische systemen, energieopslagsystemen (ESS) en distributienetwerken. Hiermee wordt real-time monitoring, voorspellende analyses en adaptieve sturing mogelijk, waarbij het energieverbruik dynamisch wordt aangepast op basis van weersomstandigheden, bezettingsgraad, energievraag, load balancing-eisen en uitdagingen zoals intermitterende opwekking, energiehandel en het laden van elektrische voertuigen. 

​Cloudgebaseerde platforms, AI en geïntegreerde Digital Twins kunnen helpen om schaalbaarheid, systeemonderhoud en energieplanning verder te verbeteren: 

• Energieproductie en -verbruik: Real-time data van slimme meters meten en verzenden dynamische energieverbruiksgegevens voor analyse. Slimme energienetwerken aangedreven door AI helpen deze zeer dynamische gegevens te integreren met intermitterende RES. Dit is belangrijk voor de levensvatbaarheid van deze systemen en het terugdringen van broeikasgasemissies (GHG). ​ ​​​ 

• Zoninstraling en hernieuwbare energiegegevens: Zoninstraling, omgevingstemperatuur, windsnelheid en diffuse zonnestraling worden gemeten en gebruikt voor het beoordelen van windenergie, zonnewarmtewinst, binnentemperatuureffecten en gebouwdatasets voor het voorspellen van productiecapaciteit, beschikbaarheid en energievraag. 

• Gegevens van lithium-ionbatterijen, elektrische voertuigen en andere energieopslagsystemen helpen bij het beheren van intermitterende opwekking en optimaliseren van de steeds belangrijkere ESS-capaciteit en beschikbaarheid voor het opslaan van RES-energie. 

• ML-algoritmen kunnen bovendien vroege afwijkingen detecteren of voorspellen in de prestaties van apparatuur. Zo wordt de levensduur van complexe systemen en kostbare RES- en ESS-installaties verlengd. ​​AI-gestuurde voorspellende onderhoudssystemen blijken kosten, vertragingen en uitvaltijden van dergelijke gebouwsystemen aanzienlijk te verlagen. 

Hoewel AI en slimme gebouwtechnologieën veel voordelen bieden, zijn er ook uitdagingen bij de implementatie van deze systemen. Bijvoorbeeld: 

• Datakwaliteit: AI-modellen vereisen grote hoeveelheden nauwkeurige data, maar veel gebouwen beschikken niet over de juiste sensoren en dataverzamelingssystemen. ​​​Zo heeft slechts 0,60% van de niet-residentiële gebouwen in Catalonië voorspellende regelsystemen geïmplementeerd, wat wijst op lage adoptiecijfers in veel regio’s. Een aanzienlijk deel van de gebouwen (86,40%) [en verrassend genoeg veel kantoren (99,10%)] beschikt bovendien niet over gedigitaliseerde data, wat het gebruik van geavanceerde analyses en voorspellende besturingen in veel cruciale omgevingen beperkt. 

• Beveiliging: Beveiligingszorgen rond AI-systemen, IoT en slimme technologieën omvatten kwetsbaarheden voor cyberaanvallen, ongeautoriseerde toegang, datalekken en risico’s voor de integriteit en privacy van gevoelige gegevens. ​​Uitdagingen ontstaan door onvoldoende beveiligingsmaatregelen in legacy-systemen, gefragmenteerde communicatieprotocollen, afhankelijkheid van cloudservices van derden en interoperabiliteitsproblemen tussen diverse platforms. 

• Privacykwesties: Het verzamelen van gegevens van gebouwgebruikers roept voortdurende ethische vragen op over privacy en passend gebruik. ​​​​Ethische zorgen zoals algoritmische vooroordelen en naleving van internationale regelgeving rondom gegevensbescherming maken AI-systemen extra complex. Oplossingen zoals geavanceerde encryptie, veilige communicatieprotocollen, blockchain-technologie, privacybeschermende methoden en security-by-design principes, samen met regelmatige audits, updates en gedifferentieerde toegangscontrole worden in onderzoek voorgesteld als versterkende maatregelen in het AI-beheer van gebouwen. 

• Integratie: Bestaande gebouwbeheersystemen zijn niet altijd compatibel met AI- en ML-technologieën en vereisen vaak upgrades. ​​​Integratie-uitdagingen omvatten gefragmenteerde communicatieprotocollen, interoperabiliteitsproblemen tussen verschillende platforms, gebrek aan standaardisatie in dataformaten en IoT-apparaten, schaalbaarheidsbeperkingen, hoge aanschafkosten en moeilijkheden bij het aanpassen van legacy-systemen aan moderne technologieën. ​​Extra problemen zijn semantische heterogeniteit, datakwaliteitsissues, technische complexiteit en de behoefte aan gespecialiseerde kennis. Voorgestelde oplossingen zijn onder meer het gebruik van gestandaardiseerde communicatieprotocollen (zoals BACnet, MQTT, Zigbee), middleware-platformen en API’s, modulaire en schaalbare architecturen, frameworks als BIM, blockchain- en ontologiegebaseerde systemen, verbeterde cybersecurity, datavervlechting en gedistribueerd computergebruik, en samenwerking tussen stakeholders. Trainingsprogramma’s, praktijkproeven en community-building worden aanbevolen om een soepele integratie en operationele efficiëntie te bevorderen. 

• Schaalbaarheid: AI-gebaseerde algoritmes vereisen aanzienlijke rekenkracht, wat implementatie in grootschalige systemen uitdagend maakt en vraagt om de beschikbaarheid van deze dynamische middelen voor real-time systemen.  

• Modelgeneralisatie:  Het aanpassen van AI-modellen aan uiteenlopende gebouwomgevingen en hoge-frequentiedata blijft een belangrijk onderzoeksgebied, aangezien schaalvoordelen vereisen dat deze modellen inzetbaar zijn in diverse omgevingen. 

• Verklaarbaarheid en transparantie: Het ontbreken van uitlegbare AI-oplossingen en de moeilijkheid om AI-voorspellingen te doorgronden, kunnen vertrouwen, bruikbaarheid en adoptie belemmeren. Daarom wordt er momenteel veel onderzoek gedaan naar manieren om AI begrijpelijker en configureerbaar te maken, zodat meer dagelijkse toepassingen mogelijk worden. 

Ondanks deze uitdagingen ziet de toekomst er veelbelovend uit voor de gebouwbeheerbranche, aangezien AI aanzienlijke mogelijkheden biedt om intelligente en energie-efficiënte systemen te integreren met gedistribueerde IoT-sensoren. Veel van deze systemen vereisen een veilige onderlinge connectiviteit, waarbij we het volgende mogen verwachten: 

• Betere energie-efficiëntie: AI-gestuurde systemen zullen het energieverbruik en de kosten blijven verlagen. ​​​​ 

• Lagere onderhoudskosten: Voorspellend onderhoud wordt geavanceerder, waardoor tijd en kosten worden bespaard. ​​​​ 

• Verbeterde betrouwbaarheid: Gebouwen worden betrouwbaarder en flexibeler dankzij zelflerende en zelf-updaterende systemen. ​​ 

• Generatieve AI: Deze technologie vereenvoudigt data-analyse en verbetert de nauwkeurigheid van energiemodellen voor gebruikers. ​ 

• Meer internationale samenwerking in onderzoek: Toename van onderzoek in Europa en wereldwijd helpt de cruciale gebouwbeheerbranche om aan strenge duurzaamheidsdoelen te voldoen. ​​​ 

​​​Fast Machine Learning (FastML) wordt eveneens ontwikkeld om realtime toepassingen nog efficiënter te maken. FastML werkt met technieken zoals modelquantisatie, pruning en hardware-optimalisatie met gespecialiseerde hardware om de rekenefficiëntie en inferentiesnelheid te verhogen. Het versnelt verschillende fasen van de machine learning-pijplijn, waaronder datapreprocessing, modeltraining en inferentie, terwijl het de nauwkeurigheid behoudt en de rekenbelasting verlaagt. FastML zal AI-systemen verbeteren door realtime of near-realtime besluitvorming mogelijk te maken, energiebeheer te optimaliseren, comfort voor gebruikers te verhogen, veiligheid te waarborgen en taken te ondersteunen zoals foutdetectie, energie-efficiëntieoptimalisatie en voorspellend onderhoud. Het is bij uitstek geschikt voor toepassingen in resource-beperkte edge-omgevingen en dynamische toepassingen zoals BMS, BEMS en BAMS. 

AI, ML, RL en DL helpen bij het transformeren van gebouwbeheersystemen, waardoor deze slimmer, duurzamer en efficiënter worden. ​​Van energiebesparing tot verbeterd comfort — deze technologieën effenen de weg naar een duurzame toekomst. ​​Hoewel er nog uitdagingen zijn, zijn de kansen enorm en worden de voordelen al merkbaar in veel gebouwen wereldwijd. ​​Naarmate deze technologieën zich blijven ontwikkelen, kunnen we uitkijken naar slimmere, duurzamere gebouwen die bijdragen aan een betere leefomgeving én de bredere natuur beschermen.​​​​