TECHNIK-FORUM.

ÜBERSICHT ZU DEN GESETZESÄNDERUNGEN AB 2024

Gesetzliche Rahmenbedingen wie das

⛪ Gebäudeenergiegesetz (GEG),
⚡ Energieeffizienzgesetz (EnEfG,)
🌳 Bundes-Klimaschutzgesetz (KSG),
🔥 Wärmeplanungsgesetz (WPG) und die
🏦Bundesförderung für effiziente Gebäude (BEG)

beeinflussen maßgeblich den Energieberateralltag und unterliegen einem stetigen Änderungsprozess. Für alle die verstehen wollen, was es für Sie und ihr Geschäft bedeutet empfehle ich folgendes Whitepaper von Gebäude Energieberater

Was ich an KNX IoT liebe?

📢 Es dreht sich alles um Konnektivität🔗.
Feldgeräte sind wichtig, aber Game Changer finden mehr und mehr auf der Edge-Ebene statt.
Die Fähigkeit, digitale Dienste zu entwickeln und die Integration von Cloud-basierten Anwendungen zu vereinfachen, erfordert Internetprotokoll IPv6-basierte Netzwerkverbindungen zu Edge-Geräten, die zur Kundenschnittstelle werden.

matter, matter, matter - Was ist matter überhaupt?

Künstliche Intelligenz - Die Differenzierung von Machine Learning, Deep Learning & Generative AI

Matter ist ein offener, universeller Standard für das intelligente Zuhause, der von über 300 branchenführenden Unternehmen entwickelt wurde.

Ein Protokoll, um kompatible Geräte und Systeme miteinander zu verbinden. Smart Home-Geräte sollten sicher, zuverlässig und nahtlos zu bedienen sein. Und mit Matter sind sie das.

Denn hinter jeder Methode stecken unterschiedliche Eigenschaften und Anwendungsfelder:

Machine Learning – einfache, lernende Algorithmen
Machine Learning (ML) ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen befasst, die aus Daten lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. ML ist die treibende Kraft hinter der ersten Welle der KI, die in den 1980er Jahren begann und sich hauptsächlich auf statistische Methoden stützte. Die Statistik ist die treibende Kraft hinter ML, da sie es ermöglicht, Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
Deep Learning - komplexe lernende Algorithmen
Deep Learning (DL) ist ein weiterer Teilbereich der KI, der sich mit der Entwicklung künstlicher neuronaler Netze befasst, die aus mehreren Schichten miteinander verbundener künstlicher Neuronen bestehen. DL ist die treibende Kraft hinter der zweiten Welle der KI, die seit den 2010er Jahren stattfindet und hauptsächlich auf der Verfügbarkeit großer Datenmengen und leistungsstarker Rechenressourcen basiert. Künstliche neuronale Netze sind Nachbildungen menschlicher Denkprozesse, mit denen komplexe nichtlineare Funktionen modelliert und erlernt werden können.

Generative AI – komplexe, informationserzeugende Algorithmen
Generative AI (GenAI) ist eine weitere Untergruppe der KI, die sich mit der Entwicklung von Modellen befasst, die in der Lage sind, neue Daten oder Inhalte zu erzeugen, die denen ähneln, die sie gelernt haben. GenAI ist die treibende Kraft hinter der dritten Welle der KI, die in den 2020er Jahren beginnt und hauptsächlich auf der Entwicklung sogenannter Transformer-Modelle basiert.

Durch IEEE802.15.4 PHY und 6LoWPAN haben wir zum ersten Mal echte Konnektivität mit IPv6-Netzwerken. Die Thread Group wirbt mit folgendem Slogan: 

"Thread wurde mit einem Ziel vor Augen entwickelt: die beste Art und Weise zu schaffen, Produkte im Haus und in Gebäuden zu verbinden und zu steuern."

Meiner Meinung nach ist das sehr zutreffend. Ich sehe, dass auch KNXIoT, matter und DALI+ Thread verwenden. Wir müssen also wichtige Protokolle und Gebäudeautomationsstandards im Haus und Gebäude an diese technologische Entwicklung anpassen. 

Was sind deine Gedanken 💭? Bitte teile Sie sie mit mir 😊.