滑大研究人員開發了一種新方法，可以顯著節省建筑能源。研發小組識別出一棟多單元住宅樓的28個主要的熱損失區域，其中最嚴重的區域在墻壁交叉口和窗戶周圍。如果70%被發現的區域得到修復，預計可節省25%的能源。

　　建筑圍護結構依靠熱量和濕度控制來避免由于漏風而造成的大量能源損失，它使得建筑不太舒適且維護成本更高。由于溫度劇烈波動而導致的氣候變化則可能會加劇這個問題。由于缺乏足夠多訓練有素的人員，人工檢查非常耗時且很少進行，因而能源效率低下成為建筑的一個普遍問題。

　　滑大研究人員是可持續發展研究與教育領域的領導者，同時也是環境創新、解決方案與人才的催化劑，他們創建了一個自主的實時平臺，使建筑更加節能。該平臺結合了人工智能、紅外技術和量化熱流的數學模型，以更好地識別建筑中的熱損失區域。

　　滑大研究人員利用這種新方法，對加拿大大草原城 (Canadian prairies) 極端氣候下的一棟多單元住宅樓進行了深入研究。那里的老年居民表示，由于單元內供暖需求增加，他們感到不適，且電費也更高。該研究團隊使用AI工具訓練程序來實時檢查熱圖像，在檢查建筑圍護結構中的熱損失區域方面達到了81%的精確度。

　　與傳統的建筑檢查方法相比，新的AI工具有助于消除檢查結果時的人為錯誤因素，并將數據分析速度提升12倍。這項工作在未來的拓展內容將包括利用配備攝像頭的無人機來檢查高層建筑。

　　滑大建筑工程專業主任兼共生實驗室負責人Mohamad Araji博士表示：“這種基于人工智能的模型的精確度提高了近10%，能帶來巨大影響，因為它提升了居民的舒適度并降低了能源費用。”共生實驗室是滑大的一個跨學科小組，專注于開發創新建筑系統和建造更環保的建筑。

　　Araji博士說道：“希望我們的方法能夠用于分析建筑，并以比之前更快的速度去節省價值數百萬加元的能源。

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