Comunicación presentada al III Congreso Edificios Inteligentes:
Autores
- Antonio Vicente Contreras, Director Ejecutivo, Artificial Intelligence Talentum
- Ramón Megías Olmos, Director Estrategia y Desarrollo de Negocio, Proasistech
- Sergio Navarro Sánchez, Director Técnico y Científico, Artificial Intelligence Talentum
- Amparo Roca Sabater, Directora de Innovación, Artificial Intelligence Talentum
Resumen
En los últimos años se han desarrollado numerosos proyectos encaminados a mejorar los edificios dotándolos de sistemas más eficientes, eficaces y autónomos. En definitiva, más inteligentes. El uso de nuevas tecnologías y la enorme cantidad de datos que generan estos sistemas ha propiciado una nueva generación de servicios y propuestas de valor añadido con una alta carga científico-tecnológica. Una de las áreas que más se ha impregnado de estas nuevas propuestas ha sido la eficiencia energética. Este artículo repasa cuáles son estas tecnologías clave y publica un caso de éxito de su aplicación en la gestión de un edificio público con capacidad de comunicación inteligente con el usuario.
Introducción
El simplificar el modo en que los usuarios interaccionan con el edificio que viven o frecuentan no es solo una moda de diseño sino una necesidad de cualquier planteamiento de ciudad inteligente y sostenible a medio plazo. La forma habitual de comunicación de los seres humanos es el lenguaje hablado o escrito y por tanto la simplificación debe ir obligatoriamente por profundizar en estos sistemas de interacción. Otros sectores tecnológicos como el de los equipos de telefonía o los vehículos son los ejemplos de referencia. Pero no es solo este apartado el influyente. Veamos cuales más.
El uso de dispositivos móviles como herramienta de gestión y control ha ganado un enorme protagonismo (Moumtadi et. al, 2014). La expansión de la conectividad producida por las redes sociales en los últimos años hace impensable no centrar este dispositivo como centro de cualquier operación con el edificio inteligente.
El Internet de las Cosas, introducido por primera vez por Kevin Ashton en 1998, proporciona el marco de desarrollo para el intercambio de servicios, información y datos entre billones de objetos conectados y muy heterogéneos, forzando al desarrollo de arquitecturas multicapa y muy flexibles (Khajenasiri et. al, 2017).
El análisis de la información disponible utilizando complejos algoritmos y distintas técnicas de inteligencia artificial para predecir el consumo energético basándose en un histórico de los datos de consumo, temperatura y otras condiciones atmosféricas (González et. al, 2016) añadiendo información sobre ocupación como factor relevante en la predicción (Oliveira et. al, 2016) es ya una propuesta de valor real en cualquier planteamiento de nuevo diseño de edificios.
El objetivo esencial será facilitar la interacción de los usuarios de los edificios inteligentes reduciéndolo a una conversación en lenguaje natural hablado o escrito como si estuviésemos hablando con un ente inteligente con capacidad de comunicación. Para ello es necesario ir más allá de herramientas para el análisis de datos. Hablamos de sistemas cognitivos que aprendan, predigan y reaccionen ante diferentes condiciones, que se comporten según la interacción de los usuarios con los edificios y aprendan de sus costumbres y preferencias (Aguiar et. al, 2015).
Bajo estas premisas nuestra propuesta ha sido el desarrollado de una plataforma que incorpora una capa de inteligencia artificial y una capa predictiva. Esta plataforma permite a los edificios y sus usuarios, literalmente, hablar entre sí en lenguaje natural a través de una red social en formato chat que, dotada de algoritmos ontológicos, semánticos y predictivos, hace que los edificios tomen decisiones propias en pro de una economía de su consumo energético y la mejora de la eficiencia energética bien por patrones de consumo, bien por precio de la energía en un momento determinado o bien por la procedencia verde de la energía consumida. Esto ha sido el primer paso de una mejora en la interacción natural que se está generando.
Proyecto
Antecedentes
PRIoTs (Predicción Internet de las Cosas)
PRIoTs es un sistema predictivo inteligente que es capaz de ofrecer información acerca de un modelo energético optimizado en base a tres pilares esenciales: los precios de la electricidad, la generación limpia de energía y el consumo responsable). Mediante una predicción de corto plazo, 7 o 15 días, es capaz de proporcionar la mejor propuesta de gasto energético para cada dispositivo inteligente conectado. El dispositivo inteligente recibe información sobre predicciones para el precio, el origen y el patrón de comportamiento de consumo que le permiten decidir cuál es el mejor momento para hacer uso de la energía eléctrica sin perder la funcionalidad y nivel de servicio requerido.
HiThing!
HiThing! es una plataforma en formato red social que comunica personas e inteligencias artificiales, permite chatear con las cosas e incluso que las cosas chateen entre sí en lenguaje natural. Mediante bots de inteligencia artificial se dota de personalidad propia a cosas, máquinas y algoritmos, que los permite interactuar con las personas y entre ellos. Se trata de una solución global para un mundo global que permite que las máquinas y cosas interactúen con las personas y entre sí, esto último sin la necesidad de un intermediario humano ni comandos predefinidos.
La propuesta integrada HiThing! – PRIoTs
La interacción natural usuario-edificio no puede materializarse sino es bajo un supuesto concreto que dé forma operativa a la misma en un escenario real de uso y con las herramientas adecuadas. Con este objetivo se desarrolló una plataforma cognitiva que permitiera la interacción en tiempo real y de forma predictiva para la monitorización, control y gestión eficiente de la misma. Con especial foco en su primera fase en los sistemas con capacidades de afectar de manera directa a la eficiencia energética y ampliaciones a otros niveles actualmente en desarrollo.
Dicha plataforma simplifica el modo en que los usuarios interaccionan con el edificio que usan y/o frecuentan, reduciéndolo a una conversación en lenguaje natural hablado o escrito. Esta plataforma fue integrada en un proyecto real en un edificio equipado con sistemas de monitorización avanzados para los apartados de iluminación, climatización y uso en un edificio de uso común (oficina, laboratorios y espacios comunes de exposición y trabajos) ubicado en Espinardo (Murcia).
Metodología
HiThing!-PRIoTs puede hacer que los edificios interactúen no solo con sus usuarios, sino con todos aquellos dispositivos, equipos, infraestructuras y otras inteligencias artificiales que estén conectados a la Internet de las Cosas, ya sean instalados en su interior o en cualquier otra ubicación. Y lo más importante de todo es que el ser humano se convierte en el centro de este círculo de comunicación pudiendo adaptarse de mejor manera a un uso realmente eficiente. Las tareas más relevantes fueron:
- Se desarrollaron funciones de software que permitieron conectar todos los dispositivos de los cuales disponía el edificio a la plataforma y volcar los datos de todos los parámetros controlados con independencia de los estándares o protocolos que utilizasen.
- Se generaron catálogos de datos de variables externas que pudieran afectar o modificar el uso del inmueble: históricos de ocupación del edificio, temperatura exterior, calendario local de fiestas y eventos en zonas cercanas de influencia, etc.)
- Se estableció un catálogo de aplicación de factores y variables internas que puedan modificar los patrones de uso habituales del mismo: eventos especiales, labores de mantenimiento no programadas, nuevos usos en zonas habilitadas temporalmente, etc.
- Se generó un grupo de usuarios finales probadores (usuarios test) con especial foco en la usabilidad de la herramienta.
- Se aplicaron técnicas de análisis de datos para el autoaprendizaje sobre las costumbres y hábitos de uso, mantenimiento y consumo durante los últimos 2 años.
- Se generaron funciones personalizadas para la predicción de uso y consumo del edificio y las variables de influencia.
Piloto
El piloto que sirve como ejemplo para mostrar la tecnología que describe el presente artículo consiste en el desarrollo cognitivo de parte del edificio del Centro Europeo de Empresas e innovación de Murcia.
Mediante la tecnología desplegada en estas instalaciones, los usuarios del edificio pueden chatear en lenguaje natural con determinadas estancias del edificio, concretamente con dos oficinas de las existentes en él. A través del chat el edificio informa a sus usuarios de la presencia de personas dentro de las oficinas, del estado de los equipos de clima y alumbrado, de si estos están o no en funcionamiento, de la temperatura y humedad interior y exterior y del consumo energético en tiempo real. Así mismo los usuarios pueden interactuar con el edificio hablando con él, comunicándole sus gustos y preferencias, indicándole las consignas de temperatura y horarios de funcionamiento de los sistemas, etc.
Hasta aquí, quizás, nada nuevo salvo poder comunicarse en lenguaje natural, edificio con usuario y usuario con edificio, lo cual de por sí ya es un avance significativo en la forma en que los usuarios y los edificios interactúan. Lo verdaderamente diferenciador y distintivo de otras tecnologías aplicadas a la eficiencia en el uso de edificios es la capacidad cognitiva que el edificio tiene para predecir y adecuar el uso de las estancias según que usuarios y sus costumbres. El edificio se adelanta al uso que hacen sus ocupantes tomando decisiones en función de patrones de comportamiento pasados y teniendo en cuenta factores externos extraordinarios como pueden ser condiciones climáticas particulares en un momento determinado, eventos extraordinarios, afluencia de personas o su ausencia no habitual, etc.
Resumiendo, es el edificio el que, a través de inteligencia artificial, predice y toma decisiones propias para optimizar y adecuar su consumo energético con el mayor confort posible para sus ocupantes.
Resultados y datos obtenidos
El resultado de este proyecto ha sido crucial para validar con un caso de éxito la propuesta de un sistema que permita de manera real una interacción inteligente con el edificio. Más allá de mejorar la accesibilidad a la gestión y monitorización del sistema se ha producido una integración real con ello consiguiéndose:
- Una disminución del consumo eléctrico en un 15 por ciento de media. Hay apartados (climatización que han supuesto más de un 20%).
- Una mejora en la puntuación medida en encuesta sobre el confort térmico y habitabilidad percibida.
- Una reducción del 25 % de los costes por intervenciones correctivas de mantenimiento.
- Un aumento de la disposición de salas comunes en un 20 % de tiempo real de ocupación medido.
Conclusiones
La aplicación de sistemas cognitivos en los edificios es posible. La solución debe centrase en un sistema inteligente con capacidad de aprendizaje que modele las situaciones pasadas como punto de partida hacia los nuevos usos que se van produciendo y pondere las decisiones en base a parámetros sobre los cuales se pueda actuar de manera real (precio de la energía, estilo de consumo responsable, conciencia ambiental compatible). El despliegue debe ser paulatino y por áreas muy bien definidas. Un despliegue global total puede verse invalidado por cuestiones puramente presupuestarias o de infraestructura que abordadas adecuadamente pueden minimizarse y no ser un obstáculo insalvable.
Agradecimientos
A la dirección del Centro Europeo de Empresa e Innovación de Murcia por el apoyo en este proyecto piloto y a su despliegue y difusión. También a todos los usuarios que han “sufrido” los períodos de adaptación y entrenamiento del sistema.
Referencias
- Armstead, H.C.H., 1983, Geothermal Energy, E. & F.N. Spon Ltd, Londres.
- Francis, P. & Petit, C., 1976, Volcanoes, Penguin Books Ltd, Harmondsworth.
- Panczer, W., Qui, S. & Ruto, A., 1987, Minerals of Mexico, Van Nostrand Reinhold Co. Nueva York.
- http://www.construible.es (17 mayo 2014).
- Aguiar, A., Mira, P., Antunes, A., Cabral, I., Grilo, A. & Martins, F. 3I Buildings: Intelligent, Interactive and Immersive Buildings. Procedia Engineering 123 (2015) 7-14.
- González, A., Moreno, V., Terroso, F. & Skarmeta, A. Towards Energy Efficiency Smart Buildings Models based on Intelligent Data Analytics, Procedia Computer Science 83 (2016) 994-999.
- Khajenasiri, I., Estebsari, A., Verhelst, M. & Gielen, G. A review on Internet of Things solutions for intelligent energy control in buildings for smart city applications. Energy Procedia 111 (2017) 770-779.
- Moumtadi, F., Granados, F. & Delgado, J.C. Activación de funciones en edificios inteligentes utilizando comandos de voz desde dispositivos móviles. Ingeniería, Investigación y Tecnología 15 (2014) 175-186.
- Oliveira, J.A., Morais, R., Martins, J.F., Florea, A. & Lima, C. Load forecast on intelligent buildings based on temporary occupancy monitoring. Energy and Buildings 116 (2016) 512-521.