Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Leveraging Artificial Intelligence in Indoor Air Quality Management: A Review of Current Status, Opportunities, and Future Challenges
KTH, Skolan för arkitektur och samhällsbyggnad (ABE), Byggvetenskap, Byggteknik och design.ORCID-id: 0000-0002-9361-1796
2024 (engelsk)Inngår i: The REHVA European HVAC Journal, ISSN 1307-3729, Vol. 61, nr 1, s. 35-37Artikkel i tidsskrift (Annet vitenskapelig) Published
Abstract [en]

Recent advancements in the fields of artificial intelligence, machine learning, and the Internetof Things have created opportunities to improve the performance, safety, and energyefficiency of building ventilation. This report explores the current state of AI technologiesin building ventilation and indoor air quality management by highlighting applications oftechnologies related to air quality monitoring, control, predictive maintenance, and energyoptimization. The report also examines the ethical and data privacy issues associated withdeploying these technologies and advocates AI integration in building HVAC systems byidentifying future challenges and avenues for research.

sted, utgiver, år, opplag, sider
REHVA , 2024. Vol. 61, nr 1, s. 35-37
Emneord [en]
Artificial Intelligence, Machine Learning, Internet of Things, Indoor Air Quality, Building Ventilation, Occupants' Health, HVAC, Energy Efficiency
HSV kategori
Forskningsprogram
Byggvetenskap, Byggnadsteknik; Byggvetenskap
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:kth:diva-346936OAI: oai:DiVA.org:kth-346936DiVA, id: diva2:1860789
Merknad

QC 20240524

Tilgjengelig fra: 2024-05-26 Laget: 2024-05-26 Sist oppdatert: 2024-06-26bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

fulltext(116 kB)332 nedlastinger
Filinformasjon
Fil FULLTEXT01.pdfFilstørrelse 116 kBChecksum SHA-512
5afa63cb87f4c7f1829836eac9cd32868d6be425433bd9875a961d86d993d07c428fd49835c96d041416fbb6e63803b79a1510b55ae7617459f7f73bfe5abffd
Type fulltextMimetype application/pdf

Andre lenker

Article

Person

Sadrizadeh, Sasan

Søk i DiVA

Av forfatter/redaktør
Sadrizadeh, Sasan
Av organisasjonen

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 366 nedlastinger
Antall nedlastinger er summen av alle nedlastinger av alle fulltekster. Det kan for eksempel være tidligere versjoner som er ikke lenger tilgjengelige

urn-nbn

Altmetric

urn-nbn
Totalt: 1524 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf