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FortyGuard ha aiutato Masdar City ad analizzare e ridurre il calore urbano mappando dati dettagliati sulla temperatura a livello stradale. Utilizzando modelli di temperatura alimentati dall'intelligenza artificiale, il progetto ha identificato i punti caldi e ha guidato strategie di raffreddamento e pianificazione urbana sostenibili per migliorare il comfort e l'efficienza energetica.
Masdar City ha incontrato difficoltà nel rilevare dati precisi sulla temperatura a livello stradale nel suo variegato paesaggio urbano. Le stazioni meteorologiche tradizionali non sono in grado di rivelare le differenze microclimatiche causate dall'ombreggiamento, dai materiali e dal traffico, rendendo difficile individuare i punti caldi urbani. L'obiettivo principale è quello di capire come varia il calore all'interno della città, valutare l'impatto della progettazione urbana sulla temperatura e utilizzare i dati per migliorare il comfort esterno, l'efficienza energetica e la sostenibilità nella pianificazione urbana.
FortyGuard ha aperto la strada a una nuova classe di modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni, i cosiddetti Large Temperature Models (LTM), i primi modelli di intelligenza artificiale costruiti appositamente per comprendere e prevedere la temperatura con precisione a livello stradale. Gli LTM elaborano enormi set di dati ambientali, urbani e di sensori per modellare il comportamento del calore in tempo reale in tutta Masdar City. Questa scoperta ha permesso di mappare in modo dettagliato i microclimi e di identificare i modelli di calore localizzati, fornendo a Masdar City informazioni utili per guidare le strategie di raffreddamento e la progettazione urbana sostenibile.
