Bilim insanları, büyük ölçekli HVAC sistemlerinin simülasyonu için yapay zeka destekli yeni bir teknoloji geliştirdi. Bu sistem, fizik bilgili sinir ağları ile diferansiyel denklem çözücülerini birleştirerek bina enerji yönetiminde devrim yaratabilecek bir çözüm sunuyor.
Araştırmacıların geliştirdiği çerçeve, iki temel seviyede çalışıyor. Bileşen seviyesinde, ısı değiştiricilerinin dinamiklerini öğrenmek için örtük PINODE (Physics-Informed Neural Ordinary Differential Equations) formülasyonu kullanılıyor. Bu yaklaşım, korunan nicelikleri (soğutucu akışkan kütlesi ve iç enerji) tahmin ederek, kütle ve enerji dengesi hesaplamalarını otomatik diferansiyasyon yoluyla gerçekleştiriyor.
Sistem seviyesinde ise, öğrenilen bileşenler diferansiyel-cebirsel denklem çözücüleri ile entegre ediliyor. Bu çözücüler, basınç dengesi ve kütle akış tutarlılığı gibi bağlantı kısıtlarını açık bir şekilde zorunlu kılıyor. Bayesian optimizasyon kullanılarak çözücü parametreleri doğruluk ve verimlilik açısından ayarlanıyor.
Bu teknolojinin en önemli özelliği, uzun vadeli kararlı tahminler yapabilmesi. Gradyan stabilize edilmiş gizli evrim, kapılı mimariler ve katman normalizasyonu kullanılarak bu başarı elde ediliyor. HVAC sistemlerinin enerji verimliliğini artırmak ve işletme maliyetlerini düşürmek için bu tür akıllı simülasyon araçları kritik önem taşıyor.