BEM-AI: AI tự động có khả năng mô phỏng năng lượng công trình

Trong lĩnh vực xây dựng, việc dự báo mức tiêu thụ năng lượng của một công trình trước khi thi công đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu thiết kế, kiểm soát chi phí vận hành và đáp ứng các tiêu chuẩn năng lượng. Tuy nhiên, quá trình này thường đòi hỏi nhiều tháng làm việc cùng sự tham gia của các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau. Nhằm giải quyết bài toán này, các nhà nghiên cứu tại Pacific Northwest National Laboratory đã phát triển một công cụ AI tự động mang tên BEM-AI, cho phép rút ngắn đáng kể thời gian xây dựng mô hình năng lượng công trình.

Thông thường, để tạo ra một mô hình năng lượng, các nhóm thiết kế phải sử dụng các phần mềm chuyên dụng như EnergyPlus hoặc OpenStudio. Các công cụ này mô phỏng cách một tòa nhà tiêu thụ năng lượng dựa trên hàng loạt yếu tố như vật liệu xây dựng, hệ thống điều hòa, số lượng cửa sổ, hướng nắng, điều kiện khí hậu và lịch sử dụng. Dù mạnh mẽ, việc sử dụng các phần mềm này đòi hỏi kiến thức chuyên sâu và khả năng xử lý dữ liệu phức tạp, khiến quá trình mô hình hóa trở nên tốn thời gian và nguồn lực.

BEM-AI được phát triển nhằm đơn giản hóa toàn bộ quy trình này. Theo tác giả chính Weili Xu, hệ thống giúp mở rộng khả năng tiếp cận các công cụ mô phỏng năng lượng đến nhiều đối tượng hơn, từ kiến trúc sư, kỹ sư đến các cơ quan quản lý. Công cụ này hoạt động như một “trợ lý AI” có thể tự động tạo ra mô hình năng lượng hoàn chỉnh từ các yêu cầu đầu vào của người dùng.

Điểm nổi bật của BEM-AI là khả năng xử lý dữ liệu đa dạng và chuyển đổi chúng thành định dạng phù hợp với các phần mềm mô phỏng hiện có. Trong thực tế, dữ liệu xây dựng thường tồn tại dưới nhiều dạng khác nhau như tài liệu PDF, bảng tính hoặc bản vẽ kỹ thuật. Việc chuẩn hóa và tích hợp các dữ liệu này là một trong những khâu phức tạp nhất của mô hình hóa năng lượng. BEM-AI có thể tự động thực hiện bước này, giảm đáng kể khối lượng công việc thủ công.

Hệ thống vận hành dựa trên mô hình “agentic AI”, trong đó một nhiệm vụ lớn được chia nhỏ thành nhiều nhiệm vụ con và phân bổ cho các “tác nhân” chuyên biệt. Khi nhận yêu cầu, tác nhân “lập kế hoạch” sẽ phân tích và chia nhỏ bài toán, sau đó tác nhân “điều phối” phân công nhiệm vụ cho các tác nhân khác phụ trách các lĩnh vực cụ thể như vật liệu xây dựng, hệ thống chiếu sáng hay điều kiện khí hậu. Sau khi hoàn tất, kết quả được tổng hợp và trả về cho người dùng dưới dạng báo cáo hoàn chỉnh.

Trong các thử nghiệm, BEM-AI đã được sử dụng để đánh giá hiệu quả tiết kiệm năng lượng của các tòa nhà thương mại tại bang Florida. Chẳng hạn, khi giảm tỷ lệ diện tích cửa sổ so với tường, hệ thống có thể nhanh chóng tính toán mức tiết kiệm năng lượng tương ứng dựa trên điều kiện khí hậu địa phương và tiêu chuẩn xây dựng. Kết quả cho thấy công cụ hoạt động chính xác và hiệu quả trong nhiều kịch bản khác nhau.

Một ưu điểm quan trọng khác là BEM-AI được phát triển theo hướng mã nguồn mở, cho phép cộng đồng chuyên gia tiếp tục đóng góp và mở rộng. Nhóm nghiên cứu kỳ vọng rằng với sự tham gia của các kiến trúc sư, kỹ sư và chuyên gia xây dựng, hệ thống sẽ ngày càng hoàn thiện và có thể áp dụng cho nhiều loại công trình và khu vực địa lý khác nhau.

Trong bối cảnh ngành xây dựng đang hướng tới phát triển bền vững và tiết kiệm năng lượng, việc ứng dụng AI để tự động hóa mô hình hóa năng lượng được xem là một bước tiến quan trọng. Công nghệ như BEM-AI không chỉ giúp rút ngắn thời gian thiết kế mà còn góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng, giảm chi phí vận hành và hỗ trợ các quyết định xây dựng thông minh hơn trong tương lai.

Diệu Huyền – Theo Techxplore.com