Cercetătorii din Coreea de Sud au realizat un progres semnificativ în managementul energiei la domiciliu, demonstrând cu succes capacitatea calculului cuantic de a reduce dramatic consumul de energie al sistemelor HVAC rezidențiale cu până la 63%, menținând în același timp nivelurile de confort în interior. Descoperirile, anunțate astăzi de Universitatea Națională Hanbat, reprezintă prima aplicare practică a învățării prin întărire cuantică în sistemele rezidențiale de încălzire, ventilație și aer condiționat.
Un studiu realizat de cercetătorii de la Universitatea Hanbat din Coreea de Sud prezintă un sistem revoluționar de control HVAC (încălzire, ventilație și aer condiționat), bazat pe tehnologii de calcul cuantic și învățare prin întărire cuantică (QRL). Această inovație poate schimba radical gestionarea energiei în locuințele inteligente, oferind economii semnificative de energie și costuri pentru proprietari, pe fondul necesității creșterii eficienței energetice în contextul schimbărilor climatice.
Sistemele HVAC tradiționale consumă multă energie, iar tehnologiile actuale de optimizare au limitări importante (precum dificultăți în detectarea și gestionarea în timp real a prezenței locatarilor, perioade lungi de amortizare, probleme de confidențialitate și confort insuficient). Soluția propusă de echipa coordonată de prof. Sangkeum Lee folosește QRL pentru a permite adaptarea rapidă și eficientă la condiții dinamice, utilizând date în timp real despre ocupanți și mediul ambiant, pentru a optimiza consumul și confortul.
Dr. Sangkeum Lee, profesor asistent de Inginerie Computerizată la Universitatea Națională Hanbat, a condus echipa de cercetare care a dezvoltat tehnologia de învățare prin consolidare cuantică (QRL), capabilă să optimizeze sistemele HVAC în timp real. Spre deosebire de metodele tradiționale de învățare prin consolidare, abordarea cuantică gestionează eficient date complexe, de înaltă dimensionalitate, pentru a permite un control precis al temperaturii în mai multe zone din clădirile rezidențiale.
„Platforma noastră integrează detectarea ocupării în timp real, folosind deep learning, cu date operaționale, inclusiv modele de consum de energie, date de control ale aerului condiționat și variații de temperatură externă,” a explicat Dr. Lee. Sistemul optimizează simultan confortul, costurile energetice și emisiile de carbon fără intervenție manuală.
Simulările efectuate timp de trei luni pe 26 gospodării au arătat reduceri de până la 63% ale consumului de energie și scăderi importante ale costurilor, fără a compromite confortul termic. Sistemul este compatibil cu multe infrastructuri existente și senzori, fiind ușor de adaptat pentru clădiri mici sau microrețele.
În plus, tehnologia demonstrează o reziliență ridicată la factori imprevizibili (vreme, prezență variabilă) și este scalabilă pentru aplicații la nivel de comunitate, microrețele sau orașe inteligente, facilitând integrarea surselor regenerabile și echilibrarea cererii energetice.
Concluzia cercetătorilor este că integrarea QRL în sistemele HVAC reprezintă un progres major pentru eficiență energetică, reducerea costurilor și protecția mediului, fiind foarte probabil ca astfel de soluții să devină obișnuite pe măsura evoluției hardware-ului cuantic și a digitalizării gestionării locuințelor.
