Neues KI-Modell prognostiziert Innenraumtemperaturen in Subsahara-Afrika

Eine neue, leichtgewichtige KI, die auf vorhandenen Daten aus Tanzanien basiert, kann Innenraumtemperaturen in Schulen und Häusern des Subsahara-Regions zuverlässig vorhersagen. Das Modell, eine Weiterentwicklung des Temp‑AI‑Estimator-Frameworks, wurde mit nur wenigen, leicht zugänglichen Eingabedaten trainiert und hat in Tests an nigerianischen Schulen und gambischen Haushalten beeindruckende Genauigkeiten erreicht: durchschnittliche Fehler von 1,45 °C bzw. 0,65 °C.

Die Ergebnisse zeigen, dass KI-Lösungen auch in ressourcenarmen Umgebungen einen Beitrag zur Verbesserung des thermischen Komforts leisten können. Durch die geringe Datenanforderung lässt sich das Modell schnell an neue Standorte anpassen, was besonders für Bildungseinrichtungen mit natürlicher Belüftung von Bedeutung ist.