Inteligencia artificial para reducir el consumo de energ铆a

Investigadores y estudiantes de Ingenier铆a Inform谩tica en Sistemas de Informaci贸n de la Universidad CEU Cardenal Herrera de Valencia, desde las asignaturas de Inteligencia Artificial y Miner铆a de Datos, est谩n aplicando sistemas de inteligencia artificial para reducir el consumo de energ铆a, ha informado la instituci贸n acad茅mica.

Se trata de un proyecto de implantaci贸n de redes neuronales en las viviendas mediante el cual las casas son capaces de aprender los h谩bitos de consumo energ茅tico de los habitantes y de recomendar los mejores momentos para utilizar los electrodom茅sticos o regular el consumo en iluminaci贸n y climatizaci贸n, avis谩ndonos a trav茅s de un tablet, un smartphone o el ordenador de casa, han explicado las mismas fuentes en un comunicado.

En el futuro, las viviendas equipadas con este tipo de dom贸tica de 煤ltima generaci贸n podr谩n formar parte de las denominadas smartgrids o redes inteligentes de viviendas. Un sistema inform谩tico central registrar谩 todos los datos de consumo y de producci贸n de energ铆a de las viviendas (solar o renovable de cualquier tipo), haciendo recomendaciones de consumo a nivel global entre todos los habitantes de la red y creando as铆 ciudades y regiones sostenibles.

Para el desarrollo de esta tecnolog铆a, los investigadores y estudiantes de la CEU-UCH han dise帽ado una potente base de datos que registra todos los datos de temperatura, humedad, iluminaci贸n, climatizaci贸n y consumo energ茅tico de una vivienda, creando los patrones de consumo de cada habitante.

Esta misma base de datos registra tambi茅n la producci贸n de energ铆a de aquellas viviendas equipadas con elementos de captaci贸n de energ铆a solar u otras energ铆as renovables. A trav茅s de la miner铆a de datos (data mining), los estudiantes e investigadores de la CEU-UCH han logrado que esta gran base de datos pueda identificar las relaciones m谩s 贸ptimas entre los h谩bitos de consumo de los habitantes y la producci贸n de energ铆a de la vivienda.

De este modo, el sistema puede recomendar al usuario el mejor momento para encender un electrodom茅stico o poner en marcha la climatizaci贸n, implantando as铆 h谩bitos m谩s eficientes en el consumo de energ铆a dom茅stica.

La creaci贸n de modelos de comportamiento de las viviendas a partir del consumo de sus habitantes es posible gracias a la implantaci贸n de redes neuronales y algoritmos gen茅ticos, que los estudiantes de Ingenier铆a Inform谩tica en Sistemas de Informaci贸n de la CEU-UCH estudian en la asignatura de Algoritmia e Inteligencia Artificial. Estas redes neuronales necesitan solo entre diez d铆as y un mes para aprender las rutinas y gestionar eficientemente una vivienda desde el punto de vista energ茅tico.

Estos mismos algoritmos gen茅ticos tambi茅n permiten hacer predicciones del estado de la casa en cuanto a consumo energ茅tico en pr贸ximas horas, anticipando un posible exceso de consumo y autorregul谩ndose para ello, con lo que contribuyen al ahorro de energ铆a. Informar a los habitantes sobre estas variables de monitorizaci贸n del consumo energ茅tico en cualquier dispositivo (smartphone, tablet u ordenador) ayuda a cambiar h谩bitos. Diversos estudios demuestran que el mero hecho de monitorizar el consumo de energ铆a en el hogar garantiza como m铆nimo una reducci贸n del 5%.

Banco de pruebas

Para el desarrollo de esta dom贸tica de 煤ltima generaci贸n, los estudiantes de Ingenier铆a Inform谩tica en Sistemas de Informaci贸n de la CEU-UCH prueban estas aplicaciones en la vivienda SMLsystem, una casa autosuficiente mediante el consumo exclusivo de energ铆a solar dise帽ada por los alumnos de Arquitectura de esta misma Universidad.

Con esta vivienda, los estudiantes de la CEU-UCH competir谩n por crear la casa solar m谩s eficiente, junto a otras 20 universidades de todo el mundo, en el concurso Solar Decathlon Europe 2012, que se celebrar谩 en septiembre en Madrid y para el que han sido seleccionados, tras los buenos resultados obtenidos en su participaci贸n en 2010.

Seg煤n el responsable del proyecto y coordinador de esta Ingenier铆a inform谩tica en la CEU-UCH, Nicol谩s Montes, “en el futuro, las viviendas equipadas con este tipo de dom贸tica de 煤ltima generaci贸n podr谩n formar parte de las denominadas smartgrids o redes inteligentes de viviendas. Un sistema inform谩tico central registrar谩 todos los datos de consumo y de producci贸n de energ铆a de las viviendas (solar o renovable de cualquier tipo), haciendo recomendaciones de consumo a nivel global entre todos los habitantes de la red y creando as铆 ciudades y regiones sostenibles“.

Nicol谩s Montes a帽ade que “para la implantaci贸n de esta dom贸tica global, es necesario desarrollar primero aplicaciones en viviendas aisladas, como las dise帽adas por los estudiantes de Ingenier铆a Inform谩tica en Sistemas de Informaci贸n de la CEU-UCH para la casa SMLsystem“.

Ser谩 en septiembre, en el Solar Decathlon Europe 2012, cuando se presente por primera vez esta tecnolog铆a dom贸tica, en la competici贸n internacional de casas autosuficientes mediante el consumo de energ铆a solar m谩s prestigiosa del mundo. En ella participan las universidades que desarrollan la mejor tecnolog铆a en materia de construcci贸n sostenible y uso eficiente de la energ铆a a nivel internacional.
Fuente: ecodiario.eleconomista.es


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