Nach der Implementation unseres regelbasierten Heizungsalgorithmus wollen wir noch einen Blick in die Zukunft werfen. Das Thema k\u00fcnstliche Intelligenz ist topaktuell und geht selbstverst\u00e4ndlich auch an unserem Projekt nicht spurlos vorbei. So haben wir ausf\u00fchrlich \u00fcber m\u00f6gliche Einsatzgebiete von beispielsweise Machine Learning Elementen nachgedacht.<\/p>\n\n\n\n
Im aktuellen Ausbauzustand mit zwei Temperatursensoren bringt die Nutzung von Machine Learning keinen Mehrwert. Allerdings k\u00f6nnte es in Zukunft passende Anwendungsf\u00e4lle geben. Bei Nutzung weiterer Dateninputs wie beispielsweise Sonneneinstrahlung, Wetterprognose, etc., die alle Einflussfaktoren f\u00fcr den Temperaturverlauf in einem von unserer Heizungsteuerung betreuten Raum darstellen, k\u00f6nnte ein Machine Learning Algorithmus automatisiert Zusammenh\u00e4nge erkennen und dementsprechend dynamisch entscheiden. Jedoch w\u00fcrden hierzu Erfahrungswerte ben\u00f6tigt werden, aus denen der Algorithmus lernen kann. Keinesfalls wollen wir, dass ein Einsatz von Machine Learning aufgrund falscher Schl\u00fcsse die Performance unserer Heizungssteuerung verschlechtert.<\/p>\n\n\n\n
Je mehr weitere Einflussfaktoren durch Sensoren oder sonstige Schnittstellen zuk\u00fcnftig erfasst werden, je komplexer eine ausprogrammierte Heizungslogik werden w\u00fcrde, desto eher k\u00f6nnte sich der Einsatz von Machine Learning lohnen. Aufgrund der ben\u00f6tigten Erfahrungswerte w\u00e4re eine derartige Implementierung in unserem Gesch\u00e4ftsmodell jedoch ein langfristiges Ziel.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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