Tận dụng AI cho Công trình Thông minh hơn: Cơ hội trong Mô phỏng Hiệu năng Công trình cho vùng Nhiệt đới Việt Nam

Mô phỏng hiệu năng công trình (Building performance simulation - BPS) đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong thiết kế và vận hành các tòa nhà tiết kiệm năng lượng và tiện nghi. Bằng cách tạo ra các mô hình kỹ thuật số, kiến trúc sư và kỹ sư có thể dự đoán công trình sẽ hoạt động như thế nào dưới các điều kiện khác nhau, đánh giá mức tiêu thụ năng lượng, tiện nghi nhiệt, chiếu sáng tự nhiên, v.v., ngay cả trước khi công trình bắt đầu thi công hoặc trong quá trình tối ưu hóa vận hành các công trình hiện có. Mặc dù mạnh mẽ, BPS truyền thống có thể đòi hỏi tính toán chuyên sâu và phức tạp, đặc biệt khi đối mặt với những thách thức đặc thù của khí hậu nhiệt đới như Việt Nam. Đây là lúc Trí tuệ Nhân tạo (AI) xuất hiện, một công nghệ mang tính đột phá sẵn sàng cách mạng hóa cách chúng ta tiếp cận BPS, mang đến những cơ hội đầy hứa hẹn cho cảnh quan đô thị đang phát triển nhanh chóng của Việt Nam.

Sức mạnh của AI trong Mô phỏng Hiệu năng Công trình

AI, bao gồm Học máy (Machine Learning - ML) và Học sâu (Deep Learning - DL), mang đến nhiều khả năng bổ sung và nâng cao BPS truyền thống.

Đầu tiên, AI có thể tăng tốc đáng kể quá trình mô phỏng. Việc đào tạo các mô hình AI dựa trên dữ liệu được tạo ra từ các lần chạy BPS chi tiết cho phép chúng tạo ra “mô hình đại diện” (surrogate models) – các biểu diễn đơn giản hóa, dựa trên dữ liệu, có thể dự đoán hiệu năng công trình nhanh hơn nhiều so với việc chạy các mô phỏng dựa trên vật lý phức tạp từ đầu ¹. Điều này đặc biệt hữu ích ở các giai đoạn thiết kế ban đầu hoặc khi khám phá một lượng lớn các tùy chọn thiết kế (nghiên cứu tham số), nơi phản hồi nhanh là rất quan trọng.

Thứ hai, AI vượt trội trong việc xác định các mối quan hệ phức tạp, phi tuyến tính trong các tập dữ liệu lớn. Điều này rất quan trọng để dự đoán hiệu năng công trình, vốn bị ảnh hưởng bởi vô số yếu tố tương tác: thời tiết, mẫu hình hoạt động của người sử dụng, tải nội bộ (đèn, thiết bị), vật liệu xây dựng và hoạt động của hệ thống HVAC. AI có thể học các tương tác phức tạp này từ dữ liệu lịch sử, cung cấp các dự đoán chính xác hơn về sử dụng năng lượng và chất lượng môi trường trong nhà dưới điều kiện thực tế ¹.

Thứ ba, AI cho phép kiểm soát dự đoán và tối ưu hóa hoạt động của tòa nhà. Bằng cách phân tích luồng dữ liệu từ các cảm biến bên trong tòa nhà (nhiệt độ, độ ẩm, mật độ người sử dụng, đồng hồ đo năng lượng) và dữ liệu bên ngoài (dự báo thời tiết), các thuật toán AI có thể dự đoán các điều kiện tương lai và tối ưu hóa hệ thống HVAC, chiếu sáng và các hệ thống khác theo thời gian thực để giảm thiểu tiêu thụ năng lượng trong khi vẫn duy trì tiện nghi. Điều này chuyển việc quản lý tòa nhà từ phản ứng sang dự đoán, dẫn đến tiết kiệm đáng kể chi phí vận hành.

AI cũng đang được áp dụng để tự động hóa nhiều khía cạnh khác nhau của quy trình làm việc BPS, từ chuẩn bị dữ liệu và tạo mô hình đến xử lý hậu kỳ và phân tích kết quả. Điều này giảm bớt nỗ lực thủ công và khả năng xảy ra lỗi do con người, làm cho BPS trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn.

Giải quyết các Thách thức Khí hậu Nhiệt đới với AI

Khí hậu nhiệt đới, đặc trưng bởi nhiệt độ cao, bức xạ mặt trời gay gắt và đặc biệt là độ ẩm cao, đặt ra những thách thức cụ thể cho thiết kế và mô phỏng công trình.

• Độ phức tạp của Truyền nhiệt và Truyền ẩm: Sự tương tác giữa nhiệt và ẩm cực kỳ phức tạp trong môi trường ẩm ướt. Dự đoán rủi ro ngưng tụ, tải lạnh ẩn (năng lượng cần thiết để loại bỏ hơi ẩm khỏi không khí) và tác động của độ ẩm lên tiện nghi nhiệt khó khăn hơn so với khí hậu khô ráo. Các mô hình BPS truyền thống yêu cầu đầu vào chi tiết về tính chất vật liệu và lớp cách ẩm, những thông tin khó thu thập chính xác.
• Tải lạnh cao: Nhiệt độ và độ ẩm cao dẫn đến nhu cầu năng lượng làm mát đáng kể, thường là yếu tố tiêu thụ năng lượng lớn nhất trong các tòa nhà nhiệt đới. Mô phỏng và tối ưu hóa hệ thống HVAC cho các điều kiện này một cách chính xác là rất quan trọng.
• Điều kiện Động: Thời tiết nhiệt đới có thể rất động, với những thay đổi đột ngột từ nắng sang mây hoặc mưa lớn. Mẫu hình hoạt động của người sử dụng trong các tòa nhà thương mại và dân cư cũng biến động. Mô phỏng hiệu năng dưới những điều kiện thay đổi liên tục này đòi hỏi các mô hình động và khả năng dự đoán mạnh mẽ.

AI có thể giúp vượt qua những thách thức này. Bằng cách đào tạo dựa trên dữ liệu thực tế từ các tòa nhà nhiệt đới, các mô hình AI có thể phát triển sự hiểu biết sâu sắc hơn về động lực nhiệt và ẩm, có khả năng cung cấp các dự đoán chính xác hơn về tải ẩn và mức độ tiện nghi so với các mô hình dựa trên vật lý đơn thuần có thể đạt được với dữ liệu đầu vào hạn chế ¹. Khả năng xử lý các luồng dữ liệu động của AI cũng rất phù hợp để tối ưu hóa điều khiển HVAC theo thời gian thực dựa trên thời tiết nhiệt đới và mật độ người sử dụng biến động. Hơn nữa, AI có thể hỗ trợ phân tích tác động của các chiến lược thiết kế đặc thù vùng nhiệt đới như thông gió tự nhiên, che nắng và hướng công trình lên hiệu năng tổng thể.

Cơ hội cho Việt Nam

Việt Nam đang đứng trước ngã tư độc đáo của tăng trưởng kinh tế nhanh chóng, nhu cầu năng lượng ngày càng tăng, tính dễ bị tổn thương đáng kể trước tác động của biến đổi khí hậu và nỗ lực mạnh mẽ của chính phủ trong thúc đẩy tiến bộ công nghệ, đặc biệt là AI ². Điều này tạo ra một mảnh đất màu mỡ để tận dụng AI trong BPS.

Ngành xây dựng đang bùng nổ của Việt Nam đồng nghĩa với việc vô số công trình mới đang được xây dựng và các công trình hiện có cần được cải tạo. Đảm bảo các công trình này hiệu quả năng lượng và tiện nghi là rất quan trọng cho sự phát triển bền vững và an ninh năng lượng. BPS là chìa khóa cho điều này, và AI có thể đẩy nhanh việc áp dụng và tác động của nó.

Mức tiêu thụ năng lượng ngày càng tăng ở Việt Nam, đặc biệt cho làm mát ở các khu vực đô thị, làm nổi bật nhu cầu cấp thiết về thiết kế và vận hành công trình được tối ưu hóa. BPS dựa trên AI có thể giúp xác định các chiến lược hiệu quả nhất để giảm tải lạnh, tính toán kích thước hệ thống HVAC phù hợp và quản lý tiêu thụ năng lượng một cách thông minh ³.

Hơn nữa, chiến lược phát triển AI của Việt Nam nhằm mục tiêu đưa đất nước trở thành quốc gia dẫn đầu trong khu vực ². Điều này mở ra cơ hội xây dựng năng lực nội địa về ứng dụng AI trong môi trường xây dựng. Các sáng kiến như Phòng thí nghiệm Thực hành IESVE (IESVE Living Lab) được thành lập với sự hỗ trợ của các đối tác quốc tế chứng minh cam kết tích hợp các công cụ mô phỏng tiên tiến vào giáo dục kiến trúc và kỹ thuật ⁴. Kết hợp chuyên môn về BPS với kỹ năng AI có thể đưa các chuyên gia Việt Nam lên vị trí hàng đầu trong thiết kế công trình bền vững ở khí hậu nhiệt đới.

Áp dụng AI cho các loại hình công trình địa phương, vật liệu truyền thống và các phương pháp xây dựng đặc thù có thể dẫn đến các giải pháp tùy chỉnh, hiệu quả, phù hợp với bối cảnh địa phương. Phát triển các mô hình AI được đào tạo dựa trên dữ liệu công trình của Việt Nam sẽ rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và phù hợp.

Khuyến nghị Thực tiễn để Triển khai tại Việt Nam

Để khai thác tiềm năng của AI trong BPS cho Việt Nam, một số bước sau được khuyến nghị:

1. Đầu tư vào Cơ sở hạ tầng Dữ liệu: Dữ liệu đáng tin cậy là nhiên liệu cho AI. Khuyến khích lắp đặt đồng hồ thông minh, cảm biến (nhiệt độ, độ ẩm, CO2, mật độ người sử dụng) và trạm thời tiết trong các tòa nhà. Xây dựng các nền tảng thu thập và chia sẻ dữ liệu hiệu năng công trình (với biện pháp bảo vệ quyền riêng tư phù hợp) để đào tạo các mô hình AI mạnh mẽ.
2. Xây dựng Năng lực: Thúc đẩy hợp tác giữa các trường đại học, viện nghiên cứu và ngành công nghiệp. Phát triển các chương trình đào tạo và giáo trình tích hợp BPS và AI, trang bị cho thế hệ kiến trúc sư, kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu tương lai những kỹ năng cần thiết. Tận dụng quan hệ đối tác quốc tế để chuyển giao kiến thức và công nghệ ⁴.
3. Hỗ trợ Nghiên cứu và Phát triển: Tài trợ các dự án nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng các kỹ thuật AI cho các thách thức cụ thể của công trình nhiệt đới, phát triển các mô hình AI được bản địa hóa và tạo ra các công cụ AI-BPS thân thiện với người dùng, phù hợp với thị trường Việt Nam.
4. Các Dự án Thí điểm và Trình diễn: Triển khai các dự án thí điểm minh họa hiệu quả của BPS dựa trên AI trong việc tối ưu hóa sử dụng năng lượng và tiện nghi ở các loại hình công trình khác nhau trên khắp Việt Nam (nhà ở, thương mại, công nghiệp). Ghi lại và phổ biến kết quả để xây dựng niềm tin và khuyến khích áp dụng.
5. Chính sách và Tiêu chuẩn: Khám phá việc tích hợp các cách tiếp cận dựa trên AI vào quy chuẩn, tiêu chuẩn xây dựng, tiêu chuẩn hiệu quả năng lượng và các hệ thống chứng nhận công trình xanh. Các chính sách khuyến khích sử dụng các kỹ thuật mô phỏng và tối ưu hóa tiên tiến có thể đẩy nhanh sự chuyển đổi thị trường.

Kết luận

Việc tích hợp Trí tuệ Nhân tạo vào Mô phỏng Hiệu năng Công trình mang đến một con đường mạnh mẽ để tạo ra các công trình tiết kiệm năng lượng, tiện nghi và bền vững hơn trong khí hậu nhiệt đới. Đối với Việt Nam, với sự phát triển năng động và nhu cầu năng lượng ngày càng tăng, việc nắm bắt AI trong BPS không chỉ là cơ hội mà còn là sự cần thiết. Bằng cách đầu tư vào dữ liệu, kỹ năng, nghiên cứu và các chính sách hỗ trợ, Việt Nam có thể tận dụng AI để tối ưu hóa môi trường xây dựng của mình, đóng góp vào các mục tiêu khí hậu và trở thành quốc gia dẫn đầu trong các hoạt động xây dựng bền vững ở vùng nhiệt đới.

Tài liệu Tham khảo