隨著城市推動減少碳排放，建築物面臨更大的壓力，需要在節能與保持舒適之間取得平衡。在零能源建築設計中，這一平衡尤為困難。目前大多數設計工具依賴靜態模擬，無法輕易顯示隨著建築設計的演變而變化的熱量、氣流和室內舒適度。因此，建築師往往需要在缺乏清晰的即時反饋的情況下做出重要決策。這對於任務氛圍空調（TAAC）系統尤其成為一個問題，這類系統能夠單獨控制各工作區域的氣候，並且在安裝後已知可以節省能源。然而，直到現在，設計師在建築規劃階段並沒有簡單的方法來測試和比較它們的影響。
在一項新研究中，研究人員開發了一種基於人工智能的數字雙胞胎技術，使建築師和工程師能夠在建築仍處於設計階段時測試能源使用和室內舒適度的變化。這一系統不再依賴靜態模擬，而是能夠實時評估不同的設計和空調選項，幫助團隊及早發現效率低下和舒適性問題。該項目由金澤大學的 Teng 教授主導，並與來自中國福壽大學的科學家合作，共同創建了一種專門針對使用任務氛圍空調的零能源建築設計的基於規則的符號人工智能模型 VEEM-ZEB。
這種數字雙胞胎可以在設計階段估算能源消耗和熱舒適度，使規劃者能清晰了解建築在建成前的實際表現。模型將空調劃分為兩部分：個別工作區域的空氣和整個房間的空氣，這使得可以同時使用標準 PMV 和 PPD 舒適指標來測量舒適度和能源使用。內置的虛擬現實（VR）視圖則能實時顯示這些結果，讓設計師能立即看到布局、佔用或設置的變化如何影響能源使用和舒適度。
該系統可以運行約 48,000 種不同的設計和運行場景，使用標準參數。通過測試季節變化、不同人數的佔用情況以及人們在辦公室的行為，研究人員展示了該模型能夠可靠地識別出更高效和舒適的配置，為設計師提供更清晰的基礎來選擇最佳的節能選項。
這項研究的突出之處在於，它將任務氛圍空調的評估從運行階段提前到了設計階段。設計師現在可以在建築計劃仍在發展的過程中，測試不同空調策略的效果，而無需等到建築建成後再進行評估。該系統使用三層數字雙胞胎，將清晰的基於規則的人工智能與易於理解的虛擬現實環境相結合，讓建築師和工程師能夠直接比較空調設置和控制策略，使用實際數據而非猜測。
這種方法使設計師能夠在建築規劃階段看到能源節省和室內舒適度的情況，從而幫助團隊理解其設計選擇對實際性能的影響。研究人員預期這一工具將在日常建築實踐中用作零能源建築的決策支持系統，幫助設計師從一開始就做出更明智的選擇，在舒適性和能源效率之間取得最佳平衡。
