Los radiadores, la caldera de gasoil o las paredes de nuestras viviendas son los principales culpables de que el ahorro no forme parte de tus facturas de la luz y el gas. El 5 de marzo se celebra el Día Mundial de la Eficiencia Energética. Una iniciativa que se puso en marcha en 1998 con el fin de fomentar el uso responsable y sostenible de los recursos energéticos.
Desde que la guerra de Ucrania estalló, todos hemos sido testigos de la subida del precio de la energía. Según la Red Eléctrica de España, un hogar español consume al mes aproximadamente 270 kWh de media. Además, el aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero es otro frente abierto al que se enfrenta nuestro planeta. Con todo ello, la celebración de este día cobra aún más relevancia para así promover unos hábitos de consumo más sostenibles. Pero, ¿qué puede ayudarnos a conseguirlo?
Tecnologías disruptivas: las aliadas para la eficiencia energética del hogar
El pasado lunes 27 de febrero comenzó el Mobile World Congress (MWC) en el que SPC, compañía tecnológica española especializada en dispositivos smart y de electrónica de consumo, tuvo la oportunidad de presentar un ecosistema de dispositivos IoT con tecnologías rupturistas e innovadoras combinando la IA, el Reinforcement Learning (RL) y el Big Data.
Estas tecnologías, junto con los dispositivos smart home de SPC, suponen el paso definitivo del hogar conectado al hogar verdaderamente inteligente, una vivienda autónoma capaz de tomar decisiones que reporten al usuario una mejor eficiencia energética y un mayor ahorro en sus facturas.
De este modo, con la ayuda de BigDa Solutions, SPC pone a disposición del consumidor final modelos predictivos y cálculos energéticos para optimizar el consumo energético. La compañía aporta no solo su completo ecosistema de aparatos inteligentes de control climático de nuestro hogar (termostatos, válvulas inteligentes o controladores de aparatos infrarrojos entre otros), sino también un profundo conocimiento de las tecnologías necesarias para crear productos smart home.
¿Cómo te ayudan el Big Data y el RL a ahorrar en el consumo energético?
El primer vértice de este triángulo es el Big Data, la tecnología que recopila y gestiona información sobre las condiciones meteorológicas como factor externo que afecta al entorno en el que se encuentra el dispositivo de SPC.
Para establecer estas predicciones meteorológicas, se emplea un sistema de mallado 3D global que genera el pronóstico y define unas condiciones de temperatura, humedad, presión, viento. La evolución en el tiempo puede ser predecible a través de la dinámica de la atmósfera mediante los modelos numéricos de meteorología (NWP). Así, este novedoso proyecto es capaz de “anticiparse” a las condiciones meteorológicas que se van a dar en un punto geográfico muy preciso.
De la unión de la tecnología recopiladora de datos a gran escala con los algoritmos y procedimientos para imitar, e incluso superar, la inteligencia humana es de lo que SPC hace uso. Al cruzar toda la información del Big Data y el RL entre sí y conjugarla con los dispositivos smart home de SPC, nace este desarrollo inteligente que persigue el mayor ahorro energético de forma automatizada y autónoma.
La única intervención del usuario será introducir en la app de gestión de los dispositivos la información de las tarifas de luz y gas que tiene contratadas, y la temperatura objetivo que quiere alcanzar a una hora establecida a fin de que el ecosistema trabaje sobre todo en aquellas franjas horarias más económicas.
Teresa Acha-Orbea, directora general de SPC, explica que el proyecto que se ha desarrollado permitirá automatizar por completo la gestión energética del hogar en lo que respecta a la climatización, ya sea de los sistemas de calefacción de gas o eléctricos, o los aparatos de aire acondicionado.
¿Qué aporta la IA del futuro a los dispositivos inteligentes?
Una vez toda esa información masiva, privada y avanzada está almacenada en el BigData, entra en juego el segundo vértice de este desarrollo, el Reinforcement Learning, o IA del futuro. Los nuevos dispositivos SPC recogen datos del hogar que, junto a los datos de predicción meteorológica, crean modelos predictivos de IA que utilizan el RL. Esta rama de la inteligencia artificial permite dotar a los productos smart home de la empresa de una capacidad de aprendizaje individualizada en su entorno, que es también su centro de entrenamiento donde evolucionan y mejoran cada día hasta lograr la excelencia. Y lo hacen tomando decisiones por sí mismos en base a los hábitos del hogar sobre las acciones que se les permitan: subir o bajar la temperatura de una estancia, encender/apagar la calefacción…
De esta forma, los dispositivos buscan, a través de ese entrenamiento continuo, optimizar la consecución del objetivo que se les haya asignado (también conocido como reward o recompensa) a través de ciertos criterios. En este caso, la recompensa es el ahorro en la factura de luz o gas, y la política de criterios es mantener la temperatura dentro de unos valores de consigna definidos para un periodo determinado.
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