NEXT.COM - The NEXT generation of multiphysics and multidomain environmental COMfort models: theory elaboration and validation experiment

BANDO
PRIN2017 – MIUR
DURATA
15/09/2019 – 14/09/2022
CAPOFILA
Politecnico di Torino
PARTNER
RIFERIMENTO
Prof. Marco Arnesano
SINTESI
(EN) - NEXT.COM will develop a frontier breakthrough of comfort investigation in the built environment by testing and validating a brand new multiphysics, multidomain and multisensorial comfort experimental protocol and exhaustive analytic interpretation model. Answers to the key research issues motivating occupancy behaviour, driving and reducing energy needs and improving wellbeing conditions within the built environment will be provided. To this aim, the project will exploit the full potential of a new generation of monitoring apparata (e.g. skin temperature sensors, galvanic skin response sensors, brain activity, activity/posture, augmented-virtual reality, etc.) that are currently used in other domains but have not been completely exploited in building physics yet. The comfort interpretation model will be integrated into some of the most common ready-to-use and customized dynamic building energy simulation tools to assess also the potentialities of the approach in terms of energy saving in new and existing buildings.

(IT) - Il progetto, condotto in partenariato con il Politecnico di Torino, l’Università di Perugia e l’Università di Napoli, ha lo scopo di sviluppare una nuova metodologia di analisi del comfort nell’ambienta costruito attraverso un protocollo di misura e modellazione multifisico, multidominio e multisensoriale. NEXT.COM vuole rispondere alla necessità di interpretare con maggiore accuratezza i fattori che influenzano i comportamenti delle persone all’interno degli edifici che, al loro volta, sono alla base del consumo energetico. A questo fine, il progetto sfrutterà il potenziale derivante dalle nuove tecnologie in termini di misura di grandezze fisiologiche e ambientali (es. temperatura della pelle, risposta galvanica, attività cerebrale e cardiaca, sensori ambientali IoT, realtà virtuale). I dati misurati verranno analizzati con metodologie tipiche del Machine Learning per lo sviluppo di nuovi modelli predittivi del comfort da poter essere integrati in modelli dinamici per la simulazione energetica degli edifici.

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