Descripción del proyecto
Nueva tecnología de gestión de edificios basada en datos
Los datos fragmentados y las herramientas de gestión inconexas dificultan el funcionamiento eficaz de los edificios. Con la información aislada y los sistemas dispares se generan ineficacias y se desaprovechan oportunidades de optimización. Sin soluciones integradas, los administradores de edificios tienen dificultades para alcanzar los objetivos de sostenibilidad y excelencia operativa. En este contexto, el equipo del proyecto DATAWiSE, financiado con fondos europeos, tiene como objetivo utilizar IA de vanguardia y análisis avanzados para integrar diversas fuentes de datos con el fin de obtener una comprensión integral del funcionamiento de los edificios. En el proyecto se producirá un conjunto de herramientas de gestión del rendimiento de los edificios basado en datos y otro de apoyo a la toma de decisiones basado en datos sobre el ciclo de vida, mejorado con IA. Con estas innovaciones se espera optimizar el uso de la energía, la sostenibilidad, el confort y la evaluación de riesgos en los edificios. Además, en DATAWiSE se apoyarán los marcos políticos y de mercado para fomentar la adopción generalizada y la comercialización de estas tecnologías.
Objetivo
DATAWiSE will develop and test building and building portfolio management tools, leveraging cross-sectoral lifecycle data on the basis of an open, secure, interoperable, and scalable framework. Utilizing cutting-edge artificial intelligence and advanced analytics, the methodology will integrate data from a variety of sources to provide a holistic understanding of building operations. DATAWiSE will design and implement a scalable data architecture that ensures data quality, privacy, interoperability, and sharing, and a Data Sharing Platform that will not only ensure interoperability and scalability but will also prioritize data sovereignty to secure data handling and preserve ownership control. DATAWiSE will develop: i) a Data-driven Building Performance Management (DBPM) toolkit which will harness Building Information Modeling (BIM) data in conjunction with advanced data mining techniques through a digital twin. ii) An AI-enhanced Lifecycle Data-driven Decision Support (LD2S) toolkit. This will serve as a versatile solution for well-informed decision-making across planning, renovation, and sustainability domains. Through these tools, the project will offer a suite of added-value services aimed at optimizing building management in various aspects: Electrical and Thermal Flexibility Management; AI-Powered Energy Forecasting and Optimization; Smart Sustainability & Comfort Balancing for Building Occupants; Adaptive Building Risk & Resilience Assessment; Circular Lifecycle Assessment; Predictive Maintenance; Integrated Sustainability Performance Management; Smart Readiness Assessment. Besides technological innovation, the project also incorporates a supportive market and policy framework designed to offer evidence-based pathways for widespread adoption and commercialization.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véase: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véase: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-CL5-2023-D4-02
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HORIZON-IA -Coordinador
57001 Thermi Thessaloniki
Grecia