Forskerpool Sentient Energy AS

I Europa brukes 55% av den totale strømmen til bygg, og da spesielt oppvarming og kjøling. Forskning viser at enkle grep og fornuftig drift kan redusere dette så mye som 10-30%. En videreføring av disse "enkle" grepene og tar i bruk kunstig intelligens, vil man kunne redusere dette strømforbruket ytterligere, samt at bi-produktet av en slik kontroll over bygget vil gi reduksjon av effekttopper og bidra til å opprettholde momentanbalansen i strømnettet. NORFLEX er et prosjekt som angriper akkurat balansering problemet, noe som på mange måter bekrefter problemet og hvilket ønske det er fra netteiernes side for å få teknologier som kan løse overbelastningen av strømnettet. Prosjektet skal bunne ut i en generell matematisk simulering av bygg og da i hovedsak næringsbygg. Simuleringen skal brukes som erstatning for ikke lagrede data fra sensorer i allerede installerte systemer i næringsbygg. Veldig få bygg har lagret slik data som er viktig for å trene opp kunstig intelligens algoritmer. Målet er at simuleringen skal brukes til å trene opp algoritmen til å forstå fysikken til bygget. Å forske frem en matematisk simulering som kan erstatte mangelen av data, vil sikre fremtidige prosjekters fremdrift og tiden det tar fra algoritmene er i funksjon til de har fått tilstrekkelig data til å fungere optimalt. Utfordringer: En utfordring er om det er mulig å lage en matematisk simulering som tilfredsstillende nok kan representere fysikken til bygget. En annen utfordring er om simuleringen kan, basert på "input" gi "output" som algoritmen kan trene på. Vil det være mulig å lage en simulering som er enkel å bruke/endre og generell nok til å kunne representere de fleste næringsbygg.