Un air sain dans les classes de PXL grâce au machine learning

Maux de tête, fatigue, problèmes de concentration: une forte concentration en CO2 limite notre efficacité

Que ce soit dans l'enseignement primaire, secondaire ou supérieur: dès qu'ils retrouvent les bancs de l'école, les jeunes se plaignent de classes mal aérées, sentant le renfermé. Maux de tête, fatigue, problèmes de concentration: une teneur élevée en CO2 est loin d'améliorer les performances. Ouvrir les fenêtres ne constitue pas toujours une option, et une ventilation conventionnelle ne réduit pas la concentration de CO2 à temps. C'est pourquoi PXL se tourne vers le machine learning. Ici, un ordinateur prédit lui-même les valeurs de CO2 futures sur la base de données et active la ventilation préventivement.

Si un système de ventilation est contrôlé sur la base du niveau actuel de CO2 (comme c'est généralement le cas), vous obtenez presque le même schéma toutes les heures. Au début de la leçon, tout va bien, mais moins de dix minutes plus tard, la concentration de CO2 a tellement augmenté que même une ventilation à pleine puissance (100%) ne permet pas de réduire cette concentration à temps.

Pendant un an et demi, toute une série de données ont été enregistrées, divers paramètres étudiés et plusieurs modèles prédictifs ont été développés à l'aide d'Azure Machine Learning. Le modèle actuellement utilisé prévoit la valeur du CO2 dans une heure et deux heures et active la ventilation de manière préventive. Le système s'ajuste toutes les 10 minutes. Alors qu'auparavant la ventilation ne prenait en compte que la valeur actuelle du CO2, les paramètres suivants sont désormais explicitement pris en compte : la valeur actuelle du CO2 (ppm), une estimation du nombre d'élèves présents sur la base de l'horaire des cours, la température intérieure de la classe, la température extérieure, le réglage de ventilation, l'humidité.

Le modèle est sans cesse amélioré, et aura besoin d'être affiné. Dès la mi-septembre, de nouvelles données viendront se rajouter avec la rentrée scolaire, grâce auxquelles le modèle prédictif sera encore plus précis. Dans le futur, le campus de PXL-Green & Tech veut ainsi en arriver une ventilation 'intelligente' de ses classes.