ARQUITECTURA SXXI. CONSTRUCCIÓN Y «EDIFICIOS COGNITIVOS INTELIGENTES»

 

Por Lilli Frison

Lilia Frison

La Dra. Lilli Frison trabaja en el departamento de edificios energéticamente eficientes del Instituto Fraunhofer de Sistemas de Energía Solar ISE desde 2018. Después de estudiar informática y matemáticas aplicadas en Paderborn, Londres y Lausana, se doctoró en informática científica en la Universidad de Heidelberg. Su investigación en Fraunhofer ISE se centra en la aplicación de la inteligencia artificial para aumentar la eficiencia energética de los edificios mediante la supervisión y el control operativos optimizados.

Con la ayuda de tecnologías como el Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA) y el big data, los edificios pueden funcionar de forma más eficiente y sostenible. Los procesos digitales también pueden utilizarse para acelerar significativamente las reformas energéticamente eficientes en los edificios, así como la construcción de nuevos edificios y viviendas.

El Fraunhofer ISE investiga las aplicaciones digitales en el sector de la construcción y aborda los desafíos y soluciones asociados para los profesionales y las empresas. ¿Qué oportunidades abre la digitalización para la transición ecológica en el sector de la construcción? En vista de la creciente relevancia de este tema, Innovation 4E lanza una serie de entrevistas de tres partes para destacar determinadas áreas de investigación del Fraunhofer ISE sobre este tema. La Dra. Lilli Frison, licenciada en informática y directora del equipo de investigación «Edificios cognitivos» del Fraunhofer ISE, inaugura la serie.
Dirige un grupo de investigación sobre edificios cognitivos en el Fraunhofer ISE. 

¿En qué está trabajando su equipo?

Investigamos el uso de la inteligencia artificial para lograr un funcionamiento más eficiente y, por lo tanto, sostenible de los edificios. Mediante la combinación de datos detallados de los edificios y un análisis avanzado de los mismos, nuestro objetivo es permitir procesos operativos más eficientes e identificar potenciales ahorros. Esto incluye la optimización del consumo energético y la integración de energías renovables mediante controles inteligentes de autoaprendizaje. En este sentido, también desempeñan un papel importante la detección automática y el diagnóstico de fallos, así como las medidas de mejora y mantenimiento. El Fraunhofer ISE tiene su propia área de trabajo que se ocupa exclusivamente de este tema de investigación. Utilizamos tecnologías digitales de última generación, incluidas las redes neuronales artificiales y otros métodos de aprendizaje automático, para la detección de anomalías, la predicción de series temporales o el procesamiento de imágenes y textos. Nuestro objetivo es hacer que la información de los datos sea accesible a los usuarios. Esto incluye derivar recomendaciones precisas de acción a partir de los datos recopilados para mejorar el funcionamiento de los edificios. Otro enfoque tiene una importancia fundamental: la digitalización de la información de los edificios para poder utilizar la inteligencia artificial en general.

¿Cómo se adquieren estos datos del edificio?
Esto varía. En algunos casos, utilizamos sistemas de medición para recopilar datos directamente en el lugar. Esto se puede hacer mediante el uso de sensores, por ejemplo, que registran diversos parámetros como la temperatura y el contenido de dióxido de carbono en las habitaciones, el caudal o la temperatura en las tuberías, así como el consumo de energía en los sistemas. En otros casos, trabajamos con empresas e instituciones de investigación que nos dan acceso a sus bases de datos. Además de estos datos de medición, también examinamos otros datos de construcción disponibles, por ejemplo, de los planos de construcción existentes, que primero deben digitalizarse y analizarse.

¿Es posible modernizar tecnológicamente los edificios existentes con ayuda de la IA?
¡Por supuesto! Existen numerosas soluciones de reequipamiento para sensores y actuadores que se pueden conectar en red a través de una nube mediante la tecnología inalámbrica de ahorro energético LoRaWAN. De esta forma se pueden tomar decisiones operativas inteligentes. Para edificios existentes complejos, estamos trabajando en procesos que permiten digitalizar la información del edificio disponible en planos o documentación técnica y prepararla para su posterior procesamiento. Un ejemplo de ello es el proyecto “DiMASH” en Fraunhofer ISE, en el que se identifican diagramas de sistemas e hidráulicos mediante procesos de reconocimiento de imágenes de IA y se transfieren a un modelo de datos de sistema digital. Tenemos experiencia especial en este ámbito, es decir, en la digitalización de sistemas existentes mediante modelos de IA multimodales y la transferencia a modelos de datos BIM.

La digitalización se considera un importante motor de la transición energética. ¿Qué oportunidades abre la gestión automatizada de las operaciones para los operadores de edificios, la industria y las autoridades locales?
El uso de sistemas y tecnologías inteligentes permite controlar mejor los procesos, lo que permite ahorrar costes y reducir las emisiones de CO2 . Además, las empresas industriales y los municipios pueden aumentar su independencia recurriendo en mayor medida a fuentes de energía renovables, como la fotovoltaica, la energía solar térmica o el calor residual. Los municipios pueden ofrecer a sus ciudadanos la posibilidad de participar económicamente en la transición energética fomentando las comunidades energéticas locales. Por lo general, trabajamos con empresas constructoras y inmobiliarias que desean ser respetuosas con el clima y económicamente viables, por ejemplo, reduciendo los costes de personal en las operaciones de construcción.

La transición energética requiere cada vez más estrategias intersectoriales. ¿Qué pueden aportar los edificios inteligentes?
Los edificios pueden convertirse en productores de energía con sistemas fotovoltaicos. Los edificios inteligentes pueden aprovechar esta ventaja implementando sistemas inteligentes de gestión de la energía que faciliten el consumo o el almacenamiento de energía, principalmente en los momentos en que se produce en grandes cantidades. El excedente de energía se inyecta a la red pública, lo que no solo genera ingresos, sino que también alivia la red eléctrica local. Además, los procesos de alto consumo energético se pueden planificar de modo que se realicen cuando la energía está disponible, lo que mejora la estabilidad de la red y reduce los picos de demanda. Sin embargo, actualmente no existe un sistema de incentivos efectivo que traslade las fluctuaciones de los costos de la disponibilidad de energía renovable a sus consumidores.

¿Qué actores participan en la implementación de las nuevas tecnologías? ¿Cuáles son los desafíos?
Colaboramos con fabricantes de sensores, desarrolladores de software, empresas de ingeniería y empresas emergentes que desarrollan soluciones para controlar y analizar sistemas técnicos de construcción. Los planificadores son indispensables para integrar sin problemas estas tecnologías en el diseño de edificios y las medidas de renovación. Las empresas de instalación se encargan de la instalación y puesta en servicio profesional de los sistemas, mientras que los administradores de instalaciones garantizan posteriormente el buen funcionamiento y la optimización de los sistemas. Los proyectos piloto en entornos de edificios reales desempeñan un papel clave para demostrar la eficacia de las soluciones innovadoras. Sin embargo, un desafío para la instalación y el mantenimiento sigue siendo la falta de trabajadores cualificados y la frecuente falta de conocimientos especializados para el ajuste adecuado de los sistemas, que en algunos casos deben realizar los usuarios finales. En nuestro proyecto conjunto «Al4HP» – Inteligencia artificial para bombas de calor , estamos trabajando con científicos franceses para desarrollar bombas de calor inteligentes que realicen de forma autónoma la calibración manual que requiere mucho tiempo antes o después de las medidas de renovación. Estas bombas de calor inteligentes utilizan redes neuronales artificiales para aprender sobre el comportamiento individual del edificio y las necesidades del usuario. A continuación, ajustan los parámetros de control y garantizan un suministro optimizado, fácil de usar y energéticamente eficiente.

Además de los beneficios, a menudo se hace referencia a los posibles peligros de la IA. ¿Qué pasa con la seguridad de los datos de los usuarios de las tecnologías de edificios inteligentes?
El uso de IA y otros algoritmos en el funcionamiento de los edificios no tiene por qué dar lugar necesariamente a datos desprotegidos. No obstante, las tecnologías utilizadas, incluidos los dispositivos IoT, los servicios en la nube y las infraestructuras de red, deben examinarse cuidadosamente para garantizar la seguridad de los datos. Alemania y la UE establecen un alto nivel de protección y seguridad de los datos, que en última instancia deben aplicar los proveedores de tecnología. Existen normas especiales de la Agencia Federal de Redes para la gestión inteligente de dispositivos de consumo controlables, como bombas de calor o instalaciones de carga privadas para coches eléctricos. Esto se debe a su alto consumo de energía, especialmente si consumen electricidad al mismo tiempo, lo que los hace más susceptibles a ataques a la estabilidad de la red.

Las tecnologías de edificios inteligentes existen desde hace varios años. ¿Qué avances podrían beneficiar en el futuro a los operadores de edificios y proveedores de servicios?
En la actualidad, las empresas industriales con grandes propiedades recurren a nosotros para encontrar soluciones a medida para integrar tecnologías de energía renovable y mejorar su eficiencia energética mediante la interconexión inteligente de sus procesos operativos. Los municipios deben diseñar e implementar conceptos para un desarrollo urbano inteligente que no solo optimice la generación y el uso de energía local, sino que también fomente la implementación de medidas de modernización energética. Con nuestra investigación, queremos garantizar la interoperabilidad entre diferentes sistemas inteligentes y dispositivos existentes en los edificios.

Esto es especialmente importante en el futuro, cuando la tecnología obsoleta y los nuevos sistemas con funciones inteligentes deben ser compatibles. Otra tarea es la mejora y la solidez de los algoritmos de IA en escenarios de la vida real, ya que estos algoritmos a menudo se enfrentan a conjuntos de datos defectuosos e inadecuados. El uso de IA generativa con el potencial de diseñar sistemas de asistencia de fácil acceso para el usuario que se apaguen automáticamente, reconozcan problemas y generen recomendaciones de acción, aún está en sus inicios. Estamos investigando estos temas. También existe una gran necesidad de investigación en la gestión del ciclo de vida y el desarrollo de sistemas de IoT sostenibles, de ahorro de energía y autónomos. Por lo tanto, tenemos mucho por hacer.

FRAUNHOFER

 

 

 

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