自律HVACシステム：顔面温度で省エネ空調を最適化

COVID-19は住宅からオフィス、工場まで屋内空間の利用方法を変え、それらを管理する人々に課題を提示しています。その中でも最も大きいのは暖房と冷房です。これは米国の住宅と商業ビルで最大のエネルギー消費源です。人々を快適に保ちながら、空っぽの建物全体を冷暖房しない、よりスマートで柔軟な気候制御の必要性があります。

研究者たちは、壁掛けサーモスタットを完全に排除し、より効率的でパーソナライズされた快適性を提供するソリューションを開発しました。Human Embodied Autonomous Thermostat（HEAT）は、サーマルカメラと3Dビデオカメラを組み合わせ、占有者の顔面温度を追跡して暑いか寒いかを判断します。その後、温度データを予測モデルに送り、占有者の熱的嗜好情報と比較します。HEATは、最小エネルギー支出で最大数の占有者を快適に保つ温度を決定し、ラボ環境で10人の占有者の快適性を効果的かつ効率的に維持します。

HEATは、ユーザーに検出デバイスを着用させることなく、占有者ごとに別カメラを必要とせずに快適性を測定できます。今日のインターネット接続学習サーモスタットのように動作します。新規設置時、占有者はスマートフォンで3段階評価（「暑すぎる」「寒すぎる」「快適」）で定期的にフィードバックを与え、システムに嗜好を教えます。数日後、HEATは嗜好を学習し、自律的に動作します。

研究チームは電力会社Southern Powerと協力し、アラバマ州のオフィスでHEATのテストを開始します。テストカメラは部屋の隅に三脚で設置されます（恒久設置ではより目立たない場所に配置）。カメラは個人を特定せずに温度データを収集し、すべての映像は処理後即座に削除され、通常数秒以内です。

顔面温度は快適性の良い予測因子です。血管が拡張して追加の熱を放射すると顔面温度が上昇し、寒すぎると収縮して顔を冷やします。システムの初期反復では体温も快適性予測に使用していましたが、ユーザーにリストバンド型体温計を着用させ、頻繁な快適性フィードバックを要求していました。

HEAT発明者へのインタビュー

研究者Prof. Carol Menassa氏へのインタビューをお読みください。

モデルの調整で、マスクや防護具で快適性維持に苦労する医療従事者向けにシステムを有用にできます。HEATシステムはルーム温度調整や、休憩が必要なときに知らせることで彼らの快適性を支援できるよう適応可能です。

Tech Briefs TVでHEATのデモをご覧ください。詳細についてはGabe Cherry（メールアドレスはスパムボットから保護されています。表示にはJavaScriptが必要です）までお問い合わせください。

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