लंदन : चीन और नीदरलैंड के शोधकर्ताओं की एक टीम ने बिल्डिंग एनर्जी मैनेजमेंट के लिए डेटा को ऑटोमेट करने के लिए जीपीटी-4 का उपयोग करके एक इनोवेटिव सोल्यूशन डेवलप किया है. ओपनएआई का जनरेटिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल जीपीटी-4 ने पहले कोडिंग, राइटिंग और इमेज जनरेशन जैसे अलग-अलग रियल-वर्ल्ड सिनेरियो में उल्लेखनीय ह्यूमन-लेवल परफॉर्मेंस का प्रदर्शन किया है.
वहीं ह्यूमन-लेवल परफॉर्मेंस पर डेटा माइनिंग टूल का उपयोग करके बिल्डिंग ऑपरेशनल डेटा का विश्लेषण करने की इसकी क्षमता अनिश्चित बनी हुई है. बिल्डिंग सेक्टर वैश्विक ऊर्जा खपत में एक महत्वपूर्ण योगदानकर्ता है, जो दुनिया के अंतिम ऊर्जा उपयोग का लगभग 33 प्रतिशत है.
जबकि डेटा माइनिंग टेक्नोलॉजी बिल्डिंग्स में खपत होने वाली ऊर्जा का लगभग 15-30 प्रतिशत बचा सकती हैं, लेकिन उनकी श्रम-गहन प्रकृति के कारण उनका व्यावहारिक अनुप्रयोग सीमित हो गया है, जिसके चलते वास्तविक दुनिया में उपयोग के मामलों की कमी हो गई है.
नीदरलैंड में आइंडहोवन यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी और चीन में झेजियांग यूनिवर्सिटी की टीम ने सीमित यूजर जानकारी प्रदान किए जाने पर भी, बिल्डिंग ऊर्जा भार का पूर्वानुमान लगाने वाले कोड उत्पन्न करने के लिए जीपीटी-4 की क्षमता का सफलतापूर्वक प्रदर्शन किया है.
इसके अलावा, जीपीटी-4 ने बिल्डिंग ऑपरेशन डेटा का विश्लेषण करके डिवाइस की खराबी की पहचान करने और सिस्टम ऑपरेशन्स में असामान्य पैटर्न का पता लगाने की क्षमता प्रदर्शित की.
रियल-वर्ल्ड बिल्डिंग्स में लागू जीपीटी-4 द्वारा उत्पन्न कोड ऊर्जा भार भविष्यवाणी में उच्च स्तर की सटीकता प्रदर्शित करते हैं. आइंडहॉवन के निर्मित पर्यावरण विभाग के पोस्ट-डॉक्टोरल शोधकर्ता चाओबो झांग ने कहा, 'कोडिंग और डेटा विश्लेषण कार्यों को स्वचालित करके, जीपीटी-4 प्रभावी ढंग से मनुष्यों को कठिन काम से मुक्त करता है, जिसके चलते डेटा-निर्देशित बिल्डिंग एनर्जी मैनेजमेंट के लिए अधिक सुलभ और लागत प्रभावी दृष्टिकोण सामने आता है.'
केएआई जर्नल एनर्जी एंड बिल्ट एनवायरनमेंट में प्रकाशित स्टडी, बिल्डिंग एनर्जी मैनेजमेंट के क्षेत्र में एक सफलता का प्रतिनिधित्व करता है. बिल्डिंग एनर्जी मैनेजमेंट के लिए स्वचालित डेटा माइनिंग सॉल्यूशन अभी भी दुर्लभ हैं.
(आईएएनएस)
