Uma equipa de investigadores da Universidade do Michigan desenvolveu uma solução que poderia acabar com os termostatos de parede aos quais estamos habituados.
O sistema Human Embodied Autonomous Thermostat (HEAT) emparelha câmaras térmicas com câmaras de vídeo tridimensionais para medir se os ocupantes têm calor ou frio, rastreando a sua temperatura facial. Em seguida, envia os dados de temperatura a um modelo preditivo, que o compara com informações sobre as preferências térmicas dos ocupantes.
De seguida, o sistema determina a temperatura que manterá o maior número de ocupantes confortável com o gasto mínimo de energia.
O novo estudo, publicado na revista científica Building and Environment, mostra como o sistema pode efetiva e eficientemente manter o conforto de 10 ocupantes num ambiente de laboratório.
“A covid apresenta uma variedade de novos desafios de controle climático, já que os edifícios são ocupados com menos consistência e as pessoas lutam para permanecer confortáveis enquanto usam máscaras e outros equipamentos de proteção”, disse a investigadora principal Carol Menassa, professora associada de engenharia civil e ambiental, em comunicado.
“O HEAT pode fornecer uma forma discreta de maximizar o conforto enquanto utiliza menos energia. A principal inovação aqui é que podemos medir o conforto sem exigir que os utilizadores usem dispositivos de deteção e sem a necessidade de uma câmara separada para cada ocupante”.
O HEAT funciona como os atuais termostatos de aprendizagem atuais habilitados para a Internet. Quando é recém-instalado, os ocupantes ensinam o sistema sobre as suas preferências, periodicamente dando feedback dos seus smartphones numa escala de três pontos: “muito quente”, “muito frio” ou “confortável”. Após alguns dias, o HEAT aprende as suas preferências e opera de forma independente.
A temperatura facial é um bom indicador de conforto, uma vez que, quando estamos muito quentes, os vasos sanguíneos se expandem para irradiar calor adicional, aumentando a temperatura facial. Quando estamos com muito frio, contraem-se, arrefecendo o rosto.
Embora as versões anteriores do sistema também usassem a temperatura do corpo para prever o conforto, exigiam que os utilizadores usassem pulseiras para medir a temperatura do corpo diretamente e fornecessem feedback frequente sobre o seu nível de conforto.
O co-autor Eunshin Byon, professor associado de operações industriais e engenharia, criou o modelo preditivo do HEAT e acredita que ajustes no modelo podem tornar o sistema útil em hospitais, por exemplo, onde os prestadores de cuidados lutam para permanecer confortáveis sob máscaras e outros equipamentos de proteção.
Em parceria com a escola de enfermagem, a equipa já realizou um estudo piloto que explorou a forma como o sistema pode fornecer conforto térmico personalizado a enfermeiros que trabalham em ambientes de saúde, como unidades de administração de quimioterapia.
A equipa está a trabalhar com a empresa de energia Southern Power para começar a testar o HEAT nos seus escritórios no Alabama, onde câmaras de teste serão montadas em tripés nos cantos das salas. As câmaras colhem dados sem identificar indivíduos e todas as imagens são excluídas imediatamente após o processamento, geralmente em alguns segundos.
Um segundo teste colocará o sistema numa comunidade de casas inteligentes recém-construídas no Alabama. A equipa estima que possam ter um sistema residencial no mercado nos próximos cinco anos.
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