L’IA pour les solutions de CVC, renforcée par l’algorithme AER, permet de réduire de 10 % les coûts énergétiques liés aux équipements de CVC.
MONTRÉAL, le 8 mai 2024. – BrainBox AI, une entreprise pionnière de la technologie d’IA autonome pour l’environnement bâti, a le plaisir d’annoncer les résultats significatifs de son premier projet de réduction automatisée des émissions (appelé AER) en partenariat avec WattTime et le Center for the Built Environment de l’Université de Berkeley. En mars 2021, BrainBox AI a annoncé qu’elle collaborerait à un projet financé par le Fonds de protection des Grands Lacs afin d’aider les bâtiments situés à l’intérieur et autour des Grands Lacs à réduire les émissions de mercure et de GES dues à leur consommation d’électricité. À la suite de ce communiqué de presse, son IA pour la technologie de CVC, associée à son algorithme exclusif de réduction automatisée des émissions (AER), a été déployée dans l’un des plus récents bâtiments phares de l’Université Loyola, située à Chicago, dans l’Illinois. L’objectif de ce déploiement, utilisant la réduction automatisée des émissions (AER) en conjonction avec le taux marginal d’émissions de fonctionnement (MOER) de WattTime, était de réduire l’énergie consommée par le bâtiment, ainsi que les émissions résultant de cette consommation d’énergie, tout en facilitant l’intégration de l’énergie renouvelable pendant les périodes de congestion accrue.
À mesure que la part des énergies renouvelables dans la production totale d’énergie augmente, la nécessité de gérer la distribution et la consommation d’énergie devient de plus en plus cruciale pour éviter le gaspillage de l’énergie renouvelable. La technologie de signal MOER de WattTime prend une vue granulaire des réseaux électriques et prévoit les moments où le réseau électrique local connaît un surplus d’énergies renouvelables. Pendant ces périodes de congestion, la transmission d’une partie de l’énergie produite par ces sources est intentionnellement réduite ou complètement interrompue. L’acte de laisser ce surplus de production d’énergie se perdre est souvent appelé « réduction ». Par conséquent, ce phénomène alimente les préoccupations du réseau concernant l’approvisionnement en énergie ainsi que les préoccupations environnementales et financières liées au gaspillage de l’énergie renouvelable. Il est donc nécessaire de trouver une solution qui permette de capter et de stocker ce surplus d’énergie afin d’éviter ce gaspillage renouvelable. C’est là que l’algorithme AER de BrainBox AI intervient. Lorsqu’il est déployé, il transforme le système de CVC du bâtiment en une batterie thermique qui peut être chargée avec l’énergie renouvelable qui serait autrement gaspillée et déchargée plus tard lorsque les émissions du réseau sont élevées. Cette batterie improbable est débloquée par un algorithme piloté par l’IA, ce qui la rend beaucoup moins chère que les batteries électriques (p. ex. Li-ion). Il s’agit d’une solution élégante qui transforme les bâtiments en un atout pour les réseaux électriques tout en contribuant à accélérer la croissance des énergies renouvelables.
« Notre travail sur ce projet est un exemple clair de la portée que notre technologie d’IA autonome, combinée à l’ARE, peut avoir sur la gestion de l’énergie du réseau », a déclaré Sam Ramadori, président-directeur général de BrainBox AI. « Nous sommes enthousiasmés par le fait que l’IA autonome ouvre un nouveau chapitre dans l’intelligence du bâtiment, qui libère de plus grandes opportunités et capacités pour soutenir notre transition vers une énergie entièrement renouvelable. »
Pendant un an, la technologie autonome de BrainBox AI a travaillé à l’intérieur du Schrieber Center, un bâtiment de 10 étages et de 150 000 pieds carrés sur le campus de l’Université Loyola, certifié LEED Gold. Dans le cadre d’un essai contrôlé randomisé, l’étude a comparé trois modes du système de gestion des immeubles (SGI) les uns par rapport aux autres. Les résultats de l’algorithme AER associé aux algorithmes d’optimisation de CVC de BrainBox AI ont eu le plus de portée. Elle a montré que le bâtiment avait obtenu des rendements élevés en matière de réduction des émissions de CO2, avec une réduction constante de 10 % des coûts énergétiques et des émissions liés au CVC chaque année, ainsi qu’une réduction des émissions liées au CVC pouvant aller jusqu’à 15 % pendant les périodes où les énergies renouvelables étaient réduites sur le réseau, plus une période de quatre heures après la fin de la réduction. De plus, le test de l’algorithme déployé par l’ARE a révélé que le bâtiment lui-même pouvait fonctionner comme une unité viable pour le stockage de l’énergie supplémentaire pendant les périodes de réduction. « Nous sommes ravis de voir BrainBox AI apporter une réduction automatisée des émissions de carbone dans les bâtiments commerciaux existants », a déclaré Geoff Hancock, chef de produit chez WattTime. « Équipés de cette technologie, les bâtiments peuvent constituer une ressource permettant de mieux utiliser les énergies renouvelables sur le réseau, ce qui favorise une croissance plus rapide des énergies renouvelables. »
En 2023, les résultats de ce projet ont été reconnus par le Center for the Built Environment, basé aux États-Unis, ainsi que dans un nouveau Guide de l’ASHRAE sur le rôle de l’interactivité du réseau dans la décarbonisation, marquant une nouvelle étape pour BrainBox AI et sa technologie pionnière pour l’environnement bâti. « Le Center for the Built Environment se réjouit de cette étude, de ses résultats et de son potentiel en tant qu’élément de solution aux défis auxquels le réseau énergétique est actuellement confronté », a déclaré Paul Raftery, chercheur professionnel au Center for the Built Environment de l’Université de Californie à Berkeley.
BrainBox AI a déjà annoncé ses travaux dans ce domaine, dans le cadre de projets pilotes et d’autres initiatives, notamment lorsqu’elle a participé et remporté le Tech for Our Planet Challenge lors de la COP26 en 2021 dans le cadre d’un autre projet pilote. Elle continue à pousser plus loin la recherche et le développement de sa technologie basée sur l’IA, motivée par sa mission de sauver la planète grâce à l’IA. Pour un compte rendu plus détaillé du projet et de ses résultats, nous vous invitons à lire notre étude de cas.
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À propos de BrainBox AI
Fondée en 2017, BrainBox AI a été créée pour répondre à deux problématiques critiques auxquelles est actuellement confronté l’environnement bâti : les émissions de carbone et la consommation d’énergie. En tant qu’innovateurs dans le mouvement de décarbonisation mondial, BrainBox AI et sa technologie de CVC, qui change la donne, tire parti de l’IA pour rendre les bâtiments plus intelligents, plus écologiques et plus efficaces. Grâce à des relations stratégiques à l’échelle mondiale, BrainBox AI élève ses clients du secteur immobilier dans divers secteurs, des immeubles de bureaux et des hôtels au commerce de détail commercial, en passant par les épiceries, les aéroports et plus encore.
Notre siège social se trouve à Montréal, au Canada, une plaque tournante mondiale de l’intelligence artificielle. Nos plus de 170 employés apportent avec eux des talents de tous les secteurs, avec pour désir commun de guérir notre planète. BrainBox AI travaille en collaboration avec des partenaires de recherche tels que le Mila – Institut québécois d’intelligence artificielle, l’Institut de valorisation des données (IVADO) ainsi que des établissements d’enseignement dont l’Université McGill. Pour plus de renseignements, visitez : brainboxai.com
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