What can Artificial Intelligence (AI) offer the built environment in our age of climate emergency? At the heart of Deep Reinforcement Learning is an agent and an environment. Just as we are starting to learn that our actions within our environment have consequences on an immense, planetary scale, innovative AI is learning too – and faster than us.
By using Deep Reinforcement Learning to optimise the energy efficiency of HVAC systems in the built environment, we can minimise the negative impact of our own actions without sacrificing occupant comfort. As businesses all over the world attempt to transition to Net Zero, this technology has a pivotal role to play.
But why is Deep Reinforcement Learning the best way to optimise HVAC performance?
Knight Frank – Asia-Pacific Warehouse Review H2 2021
Take-up in the region’s warehouse markets remained robust in the second half of 2021, lifted by resurgent trade flows from the recovery in global demand. As a result, rents for logistics warehouses across Asia-Pacific rose by a marginal 0.5% year-on-year in the same period. Despite close to 9 million sqm of new supply expected to be delivered in the region in 2022, vacancies are likely to remain tight on strong demand and active pre-commitments.
シティ・デベロップメンツ・リミテッド(CDL)のESG戦略は、1995年に確立された企業理念「建設と環境保護」に根ざしています。CDLの価値創造ビジネスモデルは、統合、イノベーション、投資、そしてインパクトという4つの主要な柱を基盤としており、CDLは「脱炭素化」、「デジタル化とイノベーション」、「情報開示とコミュニケーション」という3つの主要な成果目標の達成を目指しています。2017年に策定されたサステナビリティ・ブループリント「CDL Future Value 2030」は、CDLの事業戦略と事業運営全体にわたる明確な戦略目標とESG目標を定めています。.
シティ・デベロップメンツ・リミテッド(CDL)のESG戦略は、1995年に確立された企業理念「建設と環境保護」に根ざしています。CDLの価値創造ビジネスモデルは、統合、イノベーション、投資、そしてインパクトという4つの主要な柱を基盤としており、CDLは「脱炭素化」、「デジタル化とイノベーション」、「情報開示とコミュニケーション」という3つの主要な成果目標の達成を目指しています。2017年に策定されたサステナビリティ・ブループリント「CDL Future Value 2030」は、CDLの事業戦略と事業運営全体にわたる明確な戦略目標とESG目標を定めています。.