8 Minute
Samsung afirmă că modul SmartThings AI pentru economisire de energie poate reduce consumul de electricitate al mașinilor de spălat cu eficiență ridicată cu aproximativ 30%, conform unui studiu extins din lumea reală verificat de Carbon Trust. Rezultatele indică economii semnificative la nivelul gospodăriilor și conturează un traseu pentru electrocasnice mai inteligente și mai prietenoase cu mediul, în contextul unei tranziții globale spre eficiență energetică și reducerea emisiilor de carbon.
Date din teren: scară și acoperire
Verificarea a cuprins date de consum energetic provenite de la aproximativ 187.000 de mașini de spălat Samsung, instalate în 126 de țări și monitorizate pe parcursul unui an, între iulie 2024 și iunie 2025. Modelele participante respectau etichete de înaltă eficiență recunoscute pe piețele locale — de exemplu Energy Star în Statele Unite sau ratinguri 5 stele în India — ceea ce asigură relevanța rezultatelor pentru segmente de produse concepute pentru consum redus de energie. Pe perioada studiului, Samsung raportează că activarea modului SmartThings AI Energy-Saving a condus la o scădere a consumului suficientă pentru a economisi în total 5,02 gigawați-oră (GWh) de electricitate, o cifră validată prin audit independent.
Pentru a traduce această valoare în termeni familiari, 5,02 GWh corespund aproximativ consumului lunar de energie electrică al 14.000 de gospodării din Seul, folosind date medii furnizate de Korea Electric Power Corporation. Aceste repere facilitează înțelegerea impactului real: nu este vorba doar de procente teoretice obținute în laborator, ci de economii măsurabile în condiții cotidiene, generate de utilizatori care au ales în mod voluntar să activeze funcția în timpul perioadei de testare. Astfel, studiul oferă date relevante pentru consumatori, furnizori de energie, reglementatori și producători de electrocasnice inteligente.
Modul în care AI-ul economisește efectiv energie
SmartThings AI supraveghează tiparele de utilizare și optimizează comportamentul dispozitivelor compatibile la nivelul întregului ecosistem de electrocasnice. În cazul mașinilor de spălat, funcția reglează cicloanele, durata, parametrizarea apei și alte setări operaționale în funcție de obiceiurile utilizatorilor învățate automat și de condițiile energetice locale (de exemplu prețuri variabile ale energiei sau profiluri de consum pe durata zilei). Această adaptare dinamică include decizii precum amânarea unui ciclu către intervale orare cu consum mai scăzut, optimizarea cantității de apă și rotații, sau ajustarea programelor pentru încărcături parțiale, toate vizând reducerea consumului global fără a compromite rezultatul spalării.
Un punct esențial al celor comunicate este acela că reducerea de ~30% reflectă comportamentul real al utilizatorilor, deoarece consumatorii au activat manual modul în cadrul studiului. În practică, diferența dintre economiile obținute în laborator și cele din utilizare reală poate fi semnificativă; de aceea este important că studiul documentează adoptarea voluntară și efectele sale la scară largă. În plus, algoritmii AI iau în calcul factori multipli: tipul încărcăturii, gradul de murdărie, temperatura apei, preferințele explicite ale utilizatorilor și prognozele de consum energetic, pentru a găsi un echilibru între eficiență energetică și experiența utilizatorului.
- Dimensiunea studiului: aproximativ 187.000 de mașini
- Țări incluse: 126
- Perioadă de monitorizare: iulie 2024–iunie 2025
- Economii verificate: 5,02 GWh în total (aproximativ 30% per mașină afectată)
De ce contează verificarea de către terți
Carbon Trust a realizat verificarea urmând protocoalele Decarbonizing the Use-Phase of Connected Devices (DUCD), un cadru recunoscut pentru măsurarea consumului de energie al dispozitivelor conectate în faza de utilizare. Aplicarea unui protocol standardizat și auditat de o organizație terță sporește credibilitatea rezultatelor: consumatorii, autoritățile de reglementare și observatorii din industrie pot compara afirmațiile de eficiență între diverși producători folosind o metodologie comună. Samsung susține că este prima companie care a finalizat o verificare DUCD la o asemenea scară, un pas important pentru transparența în comunicarea performanței energetice a electrocasnicelor inteligente.
Verificarea terță parte atenuează riscul de greenwashing, introducând rigurozitate metodologică: selecția eșantionului, perioada de observare, controlul pentru variabilele regionale (de exemplu mix energetic și comportamente de utilizare diferite) și metodele statistice folosite pentru a extrapola economiile sunt toate documentate și auditate. Acest nivel de detaliu în raportare este esențial pentru adoptarea mai largă a tehnologiilor de gestionare energetică bazate pe inteligență artificială, deoarece facilitează evaluarea impactului real asupra consumului de energie și asupra emisiilor de gaze cu efect de seră.
Ce înseamnă pentru consumatori și pentru industrie
Gândiți-vă la mașina dvs. de spălat care învață automat cele mai eficiente ore și programe, reducând facturile și emisiile în același timp — aceasta este promisiunea tehnologiei. Totuși, efectul depinde de rată de adoptare: economiile prezentate au fost obținute când utilizatorii au optat în mod voluntar pentru activarea modulului, astfel că factori precum comoditatea, încrederea în algoritmi și transparența informațiilor despre economii și impactul asupra vieții private vor determina câte gospodării vor profita efectiv de această funcționalitate. Samsung intenționează să publice date mai clare despre impactul energetic și asupra emisiilor de carbon, pentru a spori încrederea publicului și a clarifica beneficiile practice.
Pentru sectorul de electrocasnice, studiul servește ca dovadă că controlul bazat pe AI poate influența semnificativ consumul de energie la scară. Aceasta creează oportunități pentru furnizori de energie și operatori de rețea de a integra mai bine electrocasnicele inteligente în scheme de flexibilitate a cererii (demand response), ceea ce poate contribui la stabilizarea rețelelor electrice și la integrarea mai eficientă a surselor regenerabile. În același timp, apar provocări privind setările implicite (default), confidențialitatea datelor și modul în care aceste funcționalități sunt prezentate în experiența utilizatorului — elemente critice pentru a încuraja adoptarea fără a părea intruzive sau a compromite controlul utilizatorilor.
Privind spre viitor: mai multe electrocasnice AI și o prezentare la CES
Samsung anunță intenția de a extinde funcționalitățile AI pentru economisire de energie la un portofoliu mai larg de electrocasnice de uz casnic și de a oferi consumatorilor informații transparente despre utilizare și emisii. Această transparență în managementul energetic va include, probabil, afișarea economiilor estimate, raportarea consumului în timp real și recomandări personalizate pentru reducerea amprentei de carbon a gospodăriei. De asemenea, compania plănuiește să prezinte dispozitive noi alimentate de AI la evenimentul „The First Look” în cadrul CES 2026 din Las Vegas, programat pentru ianuarie, unde va arăta cum aceste eficiențe se vor concretiza în produsele de generație următoare.
Indiferent dacă urmăriți îndeaproape tehnologia energetică sau doriți pur și simplu facturi mai mici la energie, combinația dintre rezultate verificate și o extindere mai largă a AI-ului la electrocasnice este un demers de urmărit. Vor accepta utilizatorii opt-in manual, sau producătorii vor propune un management energetic mai automatizat, eventual cu opțiuni explicite de dezactivare? Viitorul apropiat ar trebui să ofere răspunsuri privind echilibrul între automatizare, controlul utilizatorului și protecția datelor. Pe măsură ce astfel de funcții se multiplică, va fi esențial ca furnizorii să comunice clar beneficiile, să stabilească setări implicite etice și să asigure că datele personale sunt folosite transparent, pentru a transforma promisiunile de eficiență în economii reale și sustenabile la scară largă.
În termeni tehnici, integrarea SmartThings AI în ecosistemul casnic deschide oportunități de interoperabilitate între dispozitive (de exemplu coordonarea mașinii de spălat cu stocarea de energie domestică sau cu termostate inteligente), optimizări pe bază de prognoze de prețuri și cerere, și posibilitatea participării automate la programe de răspuns la cerere oferite de operatorii de rețea. Astfel, electrocasnicele eficiente energetic nu mai sunt doar produse cu etichete noi, ci componente active într-o rețea energetică mai inteligentă. Pe lângă beneficii, această transformare ridică cerințe crescute de securitate cibernetică, gestionare a datelor și reglementare, subliniind rolul verificărilor independente și al standardelor precum DUCD în stabilirea unor repere de încredere pentru piață.
Sursa: gizmochina
Lasă un Comentariu