AI-driven design optimization for sustainable buildings: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Buildings are major contributors to global carbon emissions, accounting for a substantial portion of energy consumption and environmental impact. This situation presents a critical opportunity for energy conservation through strategic interventions in both building design and operational phases . Artificial Intelligence (AI) has emerged as a transformative approach in this context, enhancing the efficiency and precision of energy management efforts. In the operational phase, AI is extensively utilized as smart controllers for Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) systems and passive energy gains, as well as for fault detection. In the design phase, AI is pivotal as a surrogate model , enabling rapid and accurate evaluation of design options and allowing designers to optimize building performance with minimal computational resources. As the early-stage optimization is more cost-effective than post-construction modifications, design phase optimization has a great potential. Consequently, this paper examines recent advancements in surrogate-assisted design optimization for sustainable buildings, providing a comprehensive overview of the entire optimization process, from data preparation and surrogate model training to final optimization. The review categorizes studies based on experimental approaches and methodologies, identifying trends, gaps, and opportunities in the field. Notably, it highlights how modern AI techniques can incorporate previously unexplored dimensions into surrogate-assisted optimization, broadening the scope and potential of surrogate models. Therefore, this study provides guidance for future research and practical applications of AI-driven strategies in sustainable building practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».