بحث هذا المشروع في كيفية مساعدة التوائم الرقمية على رصد مخاطر البيئة الداخلية قبل أن تصبح حرجة. وكان الهدف تطوير إطار يتجاوز عرض قراءات المستشعرات إلى التنبؤ بارتفاع الحرارة المحتمل وتفسير العوامل الكامنة وراء هذه التنبؤات.
استخدم العمل بيانات مفتوحة جُمعت من خمس عقد استشعار لإنترنت الأشياء، تضم معلومات عن درجة الحرارة وجودة الهواء والصوت والإضاءة والقرب والزمن. وشملت العملية البحثية تهيئة البيانات وتطوير المتغيرات ومقارنة خمسة نماذج للتعلّم الآلي للتنبؤ بمخاطر ارتفاع الحرارة مستقبلاً.
وكان جعل التنبؤات مفهومة جزءاً محورياً من المشروع؛ إذ استُخدم الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لدراسة تأثير المتغيرات البيئية المختلفة في النتائج، فيما ساعد التجميع العنقودي على تحديد أنماط متمايزة لمخاطر البيئة الداخلية.
وكانت النتيجة إطاراً حوسبياً يجمع بين بيانات المستشعرات والنمذجة التنبؤية والتحليل القابل للتفسير. وبعد تقييمه باستخدام بيانات رصد قائمة، يوفّر المشروع أساساً لتطبيقات مستقبلية للتوائم الرقمية يمكن أن تدعم الإنذار المبكر والتدخلات الموجّهة وتشغيلاً أكثر وعياً للمباني.
ومن خلال ربط الظروف البيئية بمعلومات تنبؤية مفهومة، يسهم البحث في فضاءات داخلية أكثر صحة وإدارة استباقية للمباني.
