Energijos vartotojų informavimo metodų analizė ir prototipo kūrimas
Šitkauskas, Ainis |
Makutėnienė, Daiva | Recenzentas / Rewiewer |
Darbo gynimo komisijos pirmininkas / Thesis Defence Board Chairman | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member |
Žmonių elgsena ir pasirinkimai tiesiogiai veikia energijos vartojimą, nes kasdieniai sprendimai, formuoja bendrą energijos poreikį, kuris daro įtaką klimato kaitai. Siekiant sumažinti neigiamą poveikį yra skatinamas efektyvus energijos vartojimas. Baigiamojo darbo tikslas - įgalinti vartotojus tausiai vartoti energiją, išplečiant esamos, elgseną keičiančios mobiliosios programėlės funkcionalumą. Analitinėje dalyje buvo atlikta įgalinančių funkcijų analizė, nustatyti didžiausią poveikį turintys sprendimai. Šie sprendimai buvo palyginti su esama - „Mano CO2” programėle. Atrinkti grįžtamojo ryšio vartotojo ir tikslo nustatymo funkcionalumai, sukurta koncepcija prototipams kurti. Prototipų kūrimo dalyje aprašoma projekto infrastruktūra, suvartotos energijos ataskaitos ir tikslo nustatymo funkcionalumų praktinis įgyvendinimas. Funkcionalumams sukurti išoriniai dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi modeliai. Darbo rezultatas - sukurti dviejų papildomų funkcijų prototipai „Mano CO2” programėlei, pateikiamos rekomendacijos tolesnei programėlės plėtrai. Darbo apimtis - 63 puslapiai, 24 iliustracijos, 5 lentelės ir 75 šaltiniai. Atskirai pridedamas projekto kodas.
Human behavior and choices directly affect energy consumption, as daily decisions shape the overall energy demand, which impacts climate change. To reduce the negative impact, efficient energy use is encouraged. The goal of this thesis is to enable users to use energy sustainably by expanding the functionality of an existing behavior-changing mobile application. The analytical part included an analysis of enabling functions, identifying the most impactful solutions. These solutions were compared with the existing "Mano CO2" application. Feedback and goal-setting functionalities for the user were selected, and a concept for prototype development was created. The prototype development section describes the project's infrastructure, energy consumption reports, and the practical implementation of goal-setting functionalities. External artificial intelligence and machine learning models were used to fulfill the functionalities. The result of the work is the creation of prototypes for two additional functionalities for the "Mano CO2" application, with recommendations for further application development.The work consists of 63 pages, 24 illustrations, 5 tables, and 75 references. The project code is provided separately.