エネルギー消費量の予測を効率化したい

エネルギー・電力システムや管理の進歩により、エネルギー消費量の予測は最新のトレンドの一つになりつつある。建物等の消費エネルギーの予測は、省エネメカニズムを導き出すために重要であり、最近ではAIツールも研究開発されている。

そのAIツールのほとんどは、主に実際の値として消費予測値を求め、必要に応じて理解しやすい、低・平均・高などの合理的なレベルに分類していた。しかし、この手法は、必要な予測がレベルのような大体の推定値でよい場合には、計算コストが必要以上に重く、非効率的であるといえる。

重要なお知らせ：AI分野のお仕事マッチングサービス「AIDB HR」を開始しました！登録後はオファーを受け取るだけのシンプルなサービスです！現在、期間限定で、ギフト券が必ずもらえる新規登録キャンペーンも行っています。

台湾にある台湾科学技術大学のYu-Tung Chenら研究者は、エネルギー消費量のレベルベースにおける予測という課題に着目し、ランダムフォレストアルゴリズムの適用による効率化を試みた。

結果、予測機のコストパフォーマンスは上がったのだろうか？続きを読んでみよう。

レベルベースでの高精度、低計算量の予測手法

Yu-Tung Chenらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。