Sztuczna inteligencja i ochrona środowiska budynków

Global environmental pollution has an extremely negative impact on the population of the planet and threatens the future of mankind. One of the main sources of waste and toxic emissions into the atmosphere is the construction sector. It is necessary to find ways to minimize the damage caused to nature. Currently, artificial intelligence technologies are among the most promising ways to improve the environment. Automatic control systems solve a number of problems related to reducing costs and resources, full use of renewable energy sources, improving the safety of energy systems, and many others. The purpose of this article is to determine the functionality of artificial intelligence technologies and ways of their application in green construction. To solve this problem, methods of analysis and synthesis of existing information models were applied. The article discloses automatic control systems in the design, construction, and operation of buildings. These include well-known methods, such as Building Information Model, Machine Learning, Deep Learning, and narrow-profile ones: Response Surface Methodology, Multi-Agent System, Digital Twins, etc. In addition, the study states that when planning and arranging green buildings must adhere to the following principles: high energy efficiency, rational use of natural resources, adaptation to the environment and climate, ensuring comfort and safety for residents. The article presents the standards of green construction existing in the world. This work can serve as a guide when choosing information models and is of practical value in the development of green buildings.Globalne zanieczyszczenie środowiska ma niezwykle negatywny wpływ na naszą planetę i zagraża przyszłości ludzkości. Jednym z głównych źródeł emisji odpadów i substancji toksycznych do atmosfery jest sektor budowlany. Konieczne jest znalezienie sposobów na zminimalizowanie szkód wyrządzanych przyrodzie. Obecnie technologie sztucznej inteligencji należą do najbardziej obiecujących sposobów poprawy stanu środowiska. Układy automatyki rozwiązują szereg problemów związanych z redukcją kosztów i zasobów, pełnym wykorzystaniem odnawialnych źródeł energii, poprawą bezpieczeństwa systemów energetycznych i wieloma innymi. Celem artykułu jest określenie funkcjonalności technologii sztucznej inteligencji oraz sposobów jej zastosowania w zielonym budownictwie. Zastosowano metody analizy i syntezy istniejących modeli informacyjnych. W artykule opisano systemy automatycznego sterowania w projektowaniu, budowie i eksploatacji budynków. Należą do nich dobrze znane metody, takie jak Building Information Model, Machine Learning, Deep Learning, oraz wąskoprofilowe: Response Surface Methodology, Multi-Agent System, Digital Twins itp. Ponadto badanie stwierdza, że podczas planowania i aranżacji zielone budynki muszą spełniać następujące zasady: wysoka efektywność energetyczna, racjonalne wykorzystanie zasobów naturalnych, dostosowanie do środowiska i klimatu, zapewnienie komfortu i bezpieczeństwa mieszkańcom. W artykule przedstawiono standardy zielonego budownictwa istniejące na świecie. Praca ta może służyć jako przewodnik przy wyborze modeli informacyjnych i ma praktyczną wartość w rozwoju zielonych budynków

Reproducibility and Concordance of Differential DNA Methylation and Gene Expression in Cancer

Background: Hundreds of genes with differential DNA methylation of promoters have been identified for various cancers. However, the reproducibility of differential DNA methylation discoveries for cancer and the relationship between DNA methylation and aberrant gene expression have not been systematically analysed. Methodology/Principal Findings: Using array data for seven types of cancers, we first evaluated the effects of experimental batches on differential DNA methylation detection. Second, we compared the directions of DNA methylation changes detected from different datasets for the same cancer. Third, we evaluated the concordance between methylation and gene expression changes. Finally, we compared DNA methylation changes in different cancers. For a given cancer, the directions of methylation and expression changes detected from different datasets, excluding potential batch effects, were highly consistent. In different cancers, DNA hypermethylation was highly inversely correlated with the down-regulation of gene expression, whereas hypomethylation was only weakly correlated with the up-regulation of genes. Finally, we found that genes commonly hypomethylated in different cancers primarily performed functions associated with chronic inflammation, such as ‘keratinization’, ‘chemotaxis ’ and ‘immune response’. Conclusions: Batch effects could greatly affect the discovery of DNA methylation biomarkers. For a particular cancer, both differential DNA methylation and gene expression can be reproducibly detected from different studies with no batc