Koneoppimisen avulla voidaan säädellä rakennusten lämpötilaa niin, että sekä ihmiset että rakennukset voivat hyvin. Samalla isosta kiinteistömassasta syntyy merkittäviä kustannussäästöjä esimerkiksi kunnille.
Teksti: Jaana Siljamäki Kuva: Adobe Stock
Kuka olet, mitä tutkit?
Jukka Pulkkinen, tutkijayliopettaja HAMK Smart -tutkimusyksiköstä. Yleisesti tutkimusalaani on koneoppiminen ja digitekniikan hyödyntäminen teollisuudessa ja rakennuksissa. Parhaillaan vedän ÄlyKaupunki -tutkimushanketta, jossa tutkitaan, miten tekoälyn avulla voidaan edistää vähähiilisyyttä ja kustannussäästöjä rakennusten energiankulutuksessa. Koneoppimisen, joka on yksi tekoälyn osa-alue, avulla ohjataan kaukolämpöä siten, että rakennusta lämmitetään sekä rakenteiden, ihmisten hyvinvoinnin että energiakustannusten kannalta optimaalisesti.
Tutkimuksella on pilottikohteina kolme eri ikäistä koulua Tampereella ja Valkeakoskelle rakenteilla oleva vapaa-ajankeskus. Kohteet ovat erilaisia, joten tuotamme monipuolisesti tietoa: miten koneoppimista voidaan soveltaa käytettäväksi erilaisissa rakennuksissa ja miten skaalautuvaa teknologian käyttöönotto on käytännössä.
Miksi tätä aihetta on tärkeää tutkia?
Nykyisin kaukolämmön ohjaukset ovat suunnilleen samanlaisia kaikissa rakennuksissa. Ne eivät huomioi rakennusten ikää, käyttötapaa ja muuttuvia olosuhteita, mikä johtaa usein ylilämmittämiseen. Koneoppimisesta puhutaan, kun teknologia oppii tuntemaan erilaisten rakennusten erilaiset tarpeet ja lämmönottoa saadaan siten ohjattua tarkemmin.
Uudella teknologialla on mahdollista jatkuvasti mitata sisäilman hiilidioksidipitoisuutta, kosteutta ja paine-eroja sekä rakennuksen ulkopuolisia tekijöitä, kuten ulkolämpötilaa tai tuulia. Ottamalla nämä vaihtelevat tekijät huomioon ja säätämällä lämmitystä niiden mukaan, ihmiset voivat rakennuksessa paremmin ja rakennukset pysyvät pidempään kunnossa.
Koneoppimisen menetelmät tarjoavat huikeita mahdollisuuksia, mutta niiden täysimääräinen hyödyntäminen vaatii paljon kehitystyötä ja soveltavaa tutkimusta.
Mikä on tutkimuksen tavoite ja milloin tuloksia saadaan?
Tavoite on löytää energiansäästöpotentiaali kaukolämmön kulutuksessa. Ensimmäisiä tuloksia saadaan vuoden 2021 lopulla ja hanke päättyy lokakuussa 2022. Se on itsestään selvää, että uudiskohteissa koneoppimisen hyödyntäminen on helpompaa johtuen uudemmasta teknologiasta, mutta tavoittelemme myös merkittäviä säästöjä vanhemmissa rakennuksissa.
Ketkä tutkimuksestanne hyötyvät ja miten?
Tietysti pilottikohteet eli Tampere ja Valkeakoski, mutta pidemmällä tähtäimellä kaikki isoja kiinteistömassoja hallinnoivat tahot eli kaupungit, kunnat ja kiinteistöyhtiöt. Koneoppimisen mahdollistamalla optimoinnilla voidaan saavuttaa maailmalta saatujen kokemusten perusteella 5-40 prosentin säästöt ja kun energialaskut ovat mainituilla tahoilla kymmeniä miljoonia, on muutamienkin prosenttien säästö jo tuntuva. Lisäksi hiilijalanjälki pienenee ja saadaan uutta tietoa.
Hanke tuottaa myös liiketoimintamahdollisuuksia pk-yritykselle, jotka voivat tuottamamme tiedon pohjalta kehittää käytännön teknologioita toteutukseen.
Mitä isoja ilmiöitä tutkimusalallanne tällä hetkellä on, ja miten oma tutkimuksenne kytkeytyy niihin?
Koneoppimisen hyödyntäminen teollisuudessa ja rakentamisessa on iso ilmiö itsessään. Teollisuus on jäljessä monia muita aloja koneoppimisen hyödyntämisessä, johon on omat konkreettiset syynsä. Näitä esteitä soveltava tutkimuksemme pyrkii poistamaan, mistä tämä hanke on yksi esimerkki. Vähähiilisyyteen pyrkiminen ja kustannussäästöt ovat myös jatkuvasti ja laajemmin tavoiteltavia asioita, ja tähänkin me näillä menetelmillä haemme käytännön ratkaisuja.
ÄlyKaupunki on Hämeen ammattikorkeakoulussa HAMK Smart -tutkimusyksikössä toteutettava tutkimushanke. Toteutusaika on 1.1.2020–31.10.2022. Kumppaneina ovat Tampereen kaupungin tilapalvelut, Valkeakosken kaupunki ja pirkanmaalaisia pk-yrityksiä. Rahoittajana toimii Pirkanmaan liitto.
