Een praatje maken met een gebouw? Het lijkt science fiction, maar de techniek is er klaar voor. De toekomst is aan 'talking buildings', gebouwen die een dialoog aangaan met hun gebruikers. Wico Mulder is expert op gebied van data en artificial intelligence bij KPN. Hij vindt dat er veel te weinig gebeurt met de data die sensoren in woningen, kantoorpanden en utiliteitsgebouwen ‘real time’ voortbrengen. Thans blijft het vaak bij overzichten en staatjes, maar er zijn zo veel meer mogelijkheden.
“Leuk al die informatie, maar de gebruiker vraagt zich vaak af wat hij daarmee moet. Veel informatie wordt voor kennisgeving aangenomen, er wordt geen actie op ondernomen”, aldus Mulder. Dat is een enorme beperking bij de huidige smart building-projecten.
Talking buildings geven hints en tips
De data-expert van KPN ziet gebouwen in de nabije toekomst een actievere rol spelen. Ze gaan straks bruikbare hints en tips geven, het worden smart buildings. In plaats van statistieken produceren ze 'wist-je-datjes'. Een voorbeeld: dankzij de sensoren weet een gebouw precies op welke tijdstippen bepaalde ruimtes daadwerkelijk worden gebruikt. Vaak ziet het gebruik er in de praktijk namelijk anders uit dan de roosters aangeven. Mulder: “Dan blijken sommige zalen op vrijdagmiddag helemaal niet te worden gebruikt. Ruimtes kunnen op basis van deze informatie beter worden ingedeeld. De verwarming kan dan lager worden gezet en de verlichting kan uit. Anderzijds kan de mens het gebouw weer wijzer maken. Als de sensoren opeens in de vooravond beweging signaleren kan het gebouw worden verteld dat dit de schoonmakers zijn. Zo wordt het systeem steeds intelligenter.”
Volgens Mulder moet niet alleen tussen mens en gebouw een wisselwerking ontstaan, maar is het ook gewenst dat gebouwen onderling gaan communiceren. Een parkeergarage kan aangeven dat die vol is, maar de automobilist kan daar weinig mee. Veel nuttiger is het als zo´n parkeergarage met andere garages gaat 'overleggen' naar welke plaats automobilisten kunnen worden gedirigeerd. Dit voorkomt dat auto's bij het zoeken van een parkeerplek onnodig veel kilometers afleggen. Helemaal mooi is het als de garage ook al een plekje voor een bepaalde automobilist heeft gereserveerd.
Slimme parkeergarages
Tijdens een hackaton hebben datawetenschappers uit Noord-Nederland hierover al gebrainstormd. Aanvankelijk was het idee om een model te ontwikkelen dat kan voorspellen wanneer de parkeergarage vol zit. Mulder: “Maar dat willen mensen helemaal niet weten. In ons team ontstond al gauw de gedachte dat garages beter onderling kunnen uitmaken waar de automobilist het best terecht kan. Een duidelijk advies, daar hebben de gebruikers wat aan.”
In de wereld van het Internet of Things (IoT) betekent dat dat voorwerpen met mensen praten. Volgens Mulder kan dit specifieker. Onder de noemer van ‘talking things’ werkt hij verder aan wist-je-datjes. “Hierbij is het van belang dat voorwerpen onderling overleggen en weer met een tip of hint terugkomen bij de vrager. Om data veilig te delen en partijen aan elkaar te koppelen zijn betrouwbare verbindingen nodig. Talking things bieden operators zoals KPN een dankbaar nieuw werkterrein.”
Smart cities
Het is een bekend gegeven dat overal wel enthousiast wordt begonnen met zogenaamde ‘Smart cities’, maar dat het praktische nut hiervan tot nog toe zeer beperkt is gebleven. Dat er in de parkeergaragebranche tot nog toe nagenoeg geen systemen van de grond zijn gekomen die mensen echt verder helpen, is te wijten aan het feit dat er in silo's wordt gewerkt. Veel leveranciers maken hun eigen systemen en hebben moeite deze te verbinden. Mulder: “Daarbij gaat het om geïsoleerde systemen met een beperkte waarde. Want hoe gaat het? De fabrikanten van sensoren willen sensoren leveren. De databoeren op hun beurt komen met bijvoorbeeld klimaatoverzichten of statistieken van temperaturen in gebouwen. Het is ieder voor zich. Van echte integratie is geen sprake. Om het vlot te trekken kan worden begonnen met twee tot drie samenwerkende partijen. Als dat eenmaal loopt, zullen meer bedrijven aanhaken. Na het bereiken van een kritische massa krijg je de rest mee.”
Naast de silo-problematiek blijft het nut beperkt omdat de goed bedoelde applicaties geen onderdeel van de processen vormen. Aan het systeem wordt geen verantwoordelijkheid toegekend, bijvoorbeeld voor de aansturing van de verwarming in het kantoorgebouw. Het wordt pas echt interessant als systemen ook zelf aan de knoppen kunnen draaien. Daar heeft de gebruiker werkelijk iets aan. Er zijn bij de huidige smart building-projecten te veel systemen die langs elkaar heen werken. Het ene systeem werkt voor het licht, het andere voor het binnenklimaat en een derde systeem voor de energie. Veel beter zou het zijn als die systemen aan elkaar kunnen worden gekoppeld. Ook zou het nuttig zijn als gebouwen onderling informatie uitwisselen waarvan ze kunnen leren.
Voorbeelden van talking buildings
Een ander interessant toepassingsdomein is onderhoud. Zo helpt KPN een grote woningcorporatie met een betere planning voor het dakonderhoud van huizen. Straks komen de gebouwen zelf met meldingen als onderhoud nodig is. Als bijvoorbeeld in naburige gebouwen de dakgoten vol met bladeren zitten en het water in de regenpijpen daardoor minder zuur wordt, is wellicht ook het betrokken gebouw aan onderhoud toe. Gebouwen adviseren elkaar als het ware.
Ook op gebied van (brand)veiligheid kunnen gebouwen van elkaar leren. In Rotterdam doet KPN een project met verzorgingstehuizen die onder in de kelder ventilatoren hebben staan. Brandgevaar ontstaat wanneer deze apparaten te warm worden. Het gebouw kan dan een alert geven.
Misdaadbestrijding met talking buildings
Een derde voorbeeld van ‘talking buildings’ betreft de misdaadbestrijding. Samen met de politie kijkt KPN in hoeverre gebouwen rechercheurs kunnen helpen bij de opsporing van criminelen. Een gebouw kan zien wat er op plaats delict is gebeurd. Was er beweging te zien op de parkeerplaats? Was er nog iemand in het gebouw of in de buurt toen het delict plaatsvond? Waren bijvoorbeeld de schoonmakers nog aan het werk? Op basis van die informatie kan de politie de aanwezigen vragen of ze iets verdachts hebben gezien”, legt Muller uit. “Comfort en veiligheid zijn belangrijke ‘drivers’.”
Sensoren leveren de data die vervolgens door data scientists worden bestudeerd. Ook kunstmatige intelligentie gaat hier een rol spelen. Vervolgens is het zaak de inzichten die hieruit ontstaan te vertalen naar de gebruiker in wist-je-datjes. Mulder: “De drie stappen zijn: goed meten, goed koppelen en de juiste adviezen uitsturen.”
Neem contact op
Meer weten over 'talking buildings'?
Neem contact op
