提出了一种新的框架来评估建筑对代理式人工智能系统的准备情况。该框架量化了建筑基于其知识图谱回答操作性问题和执行控制操作的潜力。然后,它衡量参考人工智能代理能够多有效地利用这些数据,从而确定数据限制还是人工智能能力是准备情况的主要制约因素。研究发现,对于模拟办公室而言,数据可用性是主要瓶颈,而真实世界的建筑图谱显示可回答性上限显著降低,通常受到未链接传感器的影响。 AI
影响 该框架可以指导建筑改造,以更好地与未来人工智能驱动的建筑管理系统集成。
排序理由 该集群包含一篇学术论文,提出了一种评估建筑中人工智能准备情况的新框架。
- alphaXiv
- arXiv
- CatalyzeX Code Finder for Papers
- CORE Recommender
- DagsHub
- Gotit.pub
- Hugging Face
- Influence Flower
- Jung Woo-young
- ScienceCast
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