Hjernene bak algoritmene

Mitra Hajigholi og Raghunath Vairamuth er dataforskere som fokuserer på maskinlæring og dataanalyse hos oss i Kiona. De har jobbet med flere prosjekter knyttet til datavitenskap, for eksempel Peak Control 2.0, AI-styring og prediktivt vedlikehold.

Et verdifullt resultat er kontrollalgoritmen vår, som lar oss se hvordan energiforbruket varierer ved forskjellige temperaturer i sanntid. Tidligere ble energiforbruket analysert og sammenlignet basert på referanseårsdata.

Med fokus på kundene

Mitra og Raghunaths arbeid med plattformen fortsetter. Et viktig aspekt ved dette er å samle inn relevant data basert på kundenes behov for informasjon.

Mitra har gjennomført flere intervjuer for å finne ut hvilke data kundene våre ønsker å se, er interessert i, og hvorfor denne informasjonen er viktig for dem. Dataene som genereres vil bli brukt til å lage nye maskinlæringsalgoritmer. Slik kan vi utvikle bedre, intuitive og visuelle rapporter som kan skreddersys til å passe ditt behov.

Vi har også samlet inn flere vær-relaterte datapunkter for å forbedre kontrollalgoritmen vår. På denne måten kan vi hjelpe kundene med å identifisere energitopper i større skala. Det gjør oss også i stand til å proaktivt varsle energiselskapene flere dager i forveien, sier Raghunath.

Bruker data for å øke energieffektiviteten

I tillegg til dette jobber også Mitra og Raghunath med å forbedre prediktivt vedlikehold. Her brukes dataene til å analysere sentralvarmeytelsen. Denne formen for avansert analyse av mengden varme som kommer inn og ut av varmesystemet gjør det mulig å oppdage lekkasjer eller avvik.

– Vi må hjelpe kundene med å forstå verdien av å samle inn korrekte data fra byggene deres og hvilke type data som er viktige. Det er da det blir et vinn-vinn-vinn fra både et miljø-, kunde- og kostnadsperspektiv, avslutter Mitra.