マルチモーダル住宅エネルギー予測

建物の省エネ性能は三か所に同時に書かれている——
数値、記述、そして立地。
問いは、それをどう一緒に読むか。

役割研究・実装・執筆

所属キングス・カレッジ・ロンドン — MSc

技術 PyTorch・BERT・scikit-learn・Streamlit

問い

EPC の評価には、表形式の建物特徴と、
文章による記述と、位置情報が同時に含まれる。
多くのモデルは最初のものだけを使い、残りを捨てる。
ここでは三つを統合する三通りの方法を比較し、
SAP スコアと EI スコアを予測する。

興味深い失敗はアーキテクチャではなく、データ分割にあった。
EPC のデータでは住所が重複する——同じ物件の再評価だ——
ランダムに分割すると同じ建物が学習から評価へ漏れ、
どのモデルも実力以上に良く見えてしまう。
物件単位でグループ化し直すと結果が変わり、
図もすべて描き直すことになった。

隣には家庭のエネルギーシミュレータを置いた。
改修シナリオを一つの物件で実際に走らせられるようにし、
抽象的な議論で終わらせないため。

3 つのモダリティ：表・テキスト・空間

3 通りの統合方式を比較

2 つの予測対象：SAP と EI