MAI HOME
De causale link tussen energiearmoede en slechte energielabels van woningen is snel gelegd. Kwetsbare doelgroepen wonen vaak in slecht of matig geïsoleerde woningen. Huurders zijn voor verduurzaming afhankelijk van de verhuurder en eigenaren beschikken niet altijd over de nodige financiën of ze weten niet goed wat de te ondernemen stappen zijn. Daarbij is de terugverdientijd van dergelijke investering behoorlijk lang.
Over ons
Artificiële intelligentie als oplossing voor energiearmoede en CO2-emissiereductie
Verder blijkt na uitgevoerde renovaties de CO2-uitstoot toch vaak hoger dan berekend vanwege een reboundeffect waarbij duurzame oplossingen leiden tot hoger verbruik omdat men minder gemotiveerd is om duurzaam gedrag na te streven. Om meer en sneller inzicht te krijgen in dit complexe geheel waarbij noch fysieke investeringen, noch beleid, noch technologie alleen oplossingen kunnen bieden is samenwerking nodig.
MAI-HOME staat voor ‘Met artificiële intelligentie naar het tegengaan van energiearmoede en optimale CO2-emissiereductie in woningen’. Het project beoogt de ontwikkeling van een AI-oplossing om minder draagkrachtige burgers inzicht te kunnen geven in hun energieverbruik. Maar ook de woningcorporaties leren mee omdat zij geplande investeringen op een slimmere wijze kunnen gaan uitvoeren.
Het project ontrolt diverse trajecten zoals de ontwikkeling van gamificatie zodat mensen leren over hun woongedrag, een Massive Open Online Course (MOOC) voor medewerkers van woningcorporaties en sociale huisvestigingsmaatschappijen en de upgrade van de online tool Samen Duurzamer Wonen die ENLEB ontwikkelde. Van pilotwoningen in de grensregio zullen energieverbruiksdata verzameld worden waarmee algoritmes getraind kunnen worden. De algoritmes kunnen zelfstandig besluiten nemen, bijv. de verwarming lager zetten of het uitdoen van licht als er niemand aanwezig is. Verder kunnen er opdrachten aan bewoners worden gegeven om bijv. de wasmachine te vullen, zodat de machine een dag later bij zonnig weer kan draaien. Hierbij wordt er per pilotwoning gekeken wat het effect is op het woongedrag en vooral of er een reductie is van de energiekosten en de CO2-uitstoot van woningen.