Selon un récent sondage, environ la moitié des Américains estiment que leur bureau est soit trop chaud, soit trop froid. Plusieurs facteurs interviennent dans cette problématique de confort thermique, mais le facteur le plus difficile à contrôler est celui qui nous intéresse le plus :les humains eux-mêmes. Le choix des vêtements et la forme du corps sont intrinsèquement liés à la température à laquelle un individu sera le plus à l'aise.

Mario Bergés, de l'Université Carnegie Mellon, estime que nos environnements devraient être plus adaptatifs et tenir compte non seulement de notre présence, mais aussi nos caractéristiques physiques, Vêtements, et les préférences de confort thermique au moment de décider comment conditionner les espaces dans lesquels nous nous trouvons.

Bergés, professeur de génie civil et environnemental, et ses collaborateurs ont créé le premier modèle qui combine des informations environnementales avec des données sur la forme du corps d'un individu pour déterminer à quelles températures cette personne se sentira le plus à l'aise. Ces informations sont ensuite agrégées pour trouver la température que la plupart des occupants possibles trouveront confortable, dans un système que son équipe a baptisé OccuTherm. Surtout, le système peut estimer les informations sur la forme du corps à partir de capteurs d'imagerie de profondeur montés sur les portes, qui est moins invasive que d'autres approches de détection telles que les caméras traditionnelles.

Comme Bergés et ses collègues chercheurs le notent dans un article récent, le confort thermique a un effet significatif sur le bien-être physiologique et psychologique d'un individu et affecte la santé des occupants, la satisfaction, et performances. Des études ont montré que des conditions optimales de confort thermique peuvent conduire à une augmentation de la concentration et de la productivité, tandis que de mauvaises conditions de confort thermique peuvent conduire à la léthargie et à la distraction.

OccuTherm fonctionne en estimant la circonférence des épaules d'un individu d'en haut, puis en le combinant avec des estimations de taille et de poids pour déduire la température optimale pour le confort de cet individu. Tout comme la société a parcouru un long chemin pour embrasser des différences qui étaient autrefois ignorées ou ignorées, ce système démontre la nécessité de reconnaître que chaque personne a une morphologie différente, avec des besoins différents qui doivent être satisfaits à leurs propres conditions. Il intègre un niveau de compréhension humaine beaucoup plus profond que les méthodes traditionnelles de chauffage et de refroidissement, qui utilisent des modèles génériques de température de consigne qui sont en place depuis des décennies. OccuTherm est un système dynamique qui tient compte personnellement de chaque individu entrant ou sortant d'une pièce dans le réglage de la température du système.

OccuTherm est six pour cent plus efficace que les principales approches de pointe, qui peuvent également utiliser des dispositifs portables restrictifs ou nécessiter une interaction constante de l'utilisateur. Le système, notent les auteurs, "fonctionne sans avoir besoin de rapports fréquents sur le confort des utilisateurs et exploite les données des capteurs d'imagerie de profondeur, qui deviennent rapidement monnaie courante dans les environnements intérieurs."

Un système de contrôle de la température plus intelligent comme OccuTherm pourrait également aider à réduire les coûts énergétiques et, par extension, émission de dioxyde de carbone. Environ 50 % de l'énergie utilisée dans les espaces occupés par l'homme est dépensée pour le chauffage, refroidissement, et aération. Les thermostats sont généralement réglés sur une température définie pour l'ensemble du bâtiment, même si la majeure partie de la zone est inoccupée. Éliminer le gaspillage, des méthodes obsolètes et donner la priorité aux besoins individuels des occupants pourrait non seulement être synonyme d'un lieu de travail plus productif et plus productif, mais aussi d'importantes économies tant pour les managers que pour l'environnement.

Bergés et ses collègues prévoient d'intégrer des fonctionnalités plus avancées à mesure que le système continue de s'améliorer, ce qui peut également prendre en compte les choix vestimentaires d'un individu. Permettre aux utilisateurs de fournir une rétroaction directe pourrait également affiner davantage la capacité d'OccuTherm à aider les gens à atteindre un confort thermique optimal. Finalement, le système contribuera à combler le fossé entre les besoins humains et les espaces construits pour les satisfaire, offrant un environnement plus confortable et plus vivable pour tous.

"Les bâtiments peuvent faire un meilleur travail pour nous garder à l'aise tout en utilisant moins d'énergie, et nous avons encore beaucoup à apprendre, y compris la réplication de cette étude sur une population plus large, dit Bergés. "Ces résultats sont prometteurs et montrent qu'il existe un potentiel pour les technologies non intrusives d'obtenir des attributs prédictifs de confort pour les occupants."

L'équipe de recherche OccuTherm comprend les doctorants Jonathan Francis de la Carnegie Mellon's School of Computer Science, Matias Quintana de l'Université nationale de Singapour, et Nadine von Frankenberg de l'Université technique de Munich, ainsi que le chercheur scientifique principal Sirajum Munir du Bosch Research &Technology Center.