ペサハ・ベンソン著 • 2026年4月3日

エルサレム、2026年4月3日（TPS-IL）– イスラエルの科学者たちは、室内緑化壁を装飾的な特徴から、空気の質を改善しエネルギー消費を削減する信頼性の高い測定可能なシステムへと変革する可能性のある、新しい人工知能駆動型プラットフォームを発表しました。

室内緑化壁は、以前から空気をきれいにし、エネルギーコストを削減するという約束をしてきましたが、その性能は予測不可能でした。設置場所によっては繁栄するものもあれば、苦労して常にメンテナンスが必要で、測定可能な利益はほとんど得られないものもあります。これまで、建築家やエンジニアは、これらの壁がどのように機能するかを予測または監視するための信頼できる方法がなく、機能的というよりも装飾的なものになっていました。

ヘブライ大学の研究者たちが開発したVertINGreenとして知られるこのプラットフォームは、リモートセンシング技術、機械学習、植物生理学データを組み合わせて、設置前に垂直緑化壁がどのように機能するかを予測し、リアルタイムでその状態を監視します。これは、緑化壁を、従来の建築インフラストラクチャと同じ信頼性で計画および評価できるシステムに転換するという重要な転換をもたらします。

「緑化壁には大きな可能性があります」と研究者たちは述べています。「しかし、これまで、それらが室内でどのように機能するかを真に理解し管理するためのツールが不足していました。」

イェフダ・ユングスタイン氏とデビッド・ヘルマン博士によって開発されたこのシステムは、査読付きジャーナル『Indoor Air』に掲載された研究で詳述されています。これは、一般的な室内植物がさまざまな環境条件下で二酸化炭素を吸収し、水を放出する方法に関する約2,000の測定に基づいています。

このデータを使用して、研究者たちは予測モデルを構築し、デザイナーが特定の空間で緑化壁がどのように機能するかを事前に推定できるようにしました。このプラットフォームは、植物がどれだけの二酸化炭素を吸収するか、室内の気候条件にどのように反応するか、そしてエネルギー集約型の機械換気の必要性を減らすことができるかどうかを予測できます。

「デザイナーは初めて、『この壁は私の建物に実際に何をもたらすのか？』と尋ね、信頼できる答えを得ることができます」とチームは述べています。

この予測機能は、これまで緑化壁の設置を定義してきた試行錯誤のアプローチからの脱却を示しています。

設置後、VertINGreenは、可視光スペクトルの範囲を超える情報をキャプチャするハイパースペクトルイメージングを使用して壁の監視を続けます。これにより、システムは、そうでなければ見過ごされる植物の微妙な生理学的変化を検出できます。

機械学習と組み合わせることで、プラットフォームはストレスの初期兆候を特定し、壁全体にわたる植物の活動をマッピングし、問題が目に見えるようになる数週間前に検出できます。実際には、これは生きたシステムのための予知保全を導入し、故障のリスクを減らし、コストを削減し、長期的なパフォーマンスを向上させます。

このシステムは、限られた数のスペクトルバンドのみを使用してこれらの機能を実現しており、比較的低コストのイメージング機器で動作させることができ、インテリジェントな緑化壁をより利用しやすくしています。

VertINGreenは、植物が二酸化炭素を吸収し水を放出する方法を予測および監視することにより、緑化壁が居住者が呼吸する空気を積極的に改善することを保証します。湿度や温度を調整する壁は、エネルギー集約型の換気や空調の必要性を減らし、建物の電力消費を節約し、運用コストを削減するのに役立ちます。オフィス、病院、学校、その他の屋内空間では、これらの生きた壁を従来の空調システムの効果的な補完として使用できます。

VertINGreenのハイパースペクトルイメージングと機械学習は、植物のストレスの初期兆候を検出し、予防保全を可能にします。このシステムは低コストのセンサーで動作し、インテリジェントな緑化壁をさまざまな建物に拡張可能にします。また、デザイナーは設置前にパフォーマンスをモデル化でき、壁がどれだけのCO₂を吸収するか、または特定の場所で繁栄するかどうかといった質問に答えることができます。最後に、VertINGreenはスマートビルディングシステムと統合でき、リアルタイムデータが灌漑、照明、またはHVACの自動調整に情報を提供し、最大の効率と回復力を実現します。

「VertINGreenにより、私たちはインスピレーションから実装へと移行できます」と研究者たちは述べています。「建築家、エンジニア、ビル管理者に、建物内の自然を信頼し、完全に活用するために必要なツールを提供します。」