Mes: julio 2022

El Ayuntamiento de Angers (Francia) ha desarrollado mejoras en su edificio para obtener un mayor confort de los usuarios en el interior. En concreto ha incorporado un sistema de monitorización de estores de la compañía NodOn.

Además de mejorar el confort, los requisitos del proyecto incluían la posibilidad de proporcionar sombra a las estancias cuando hace mucho calor, automatizar tanto la apertura como el cierre de los estores cuando el edificio está ocupado y disponer de una instalación flexible e interoperable para poder integrar fácilmente los nuevos equipos.

Para cubrir las necesidades del Ayuntamiento de Angers, NodOn implementó 45 módulos de persianas motorizadas y otros 45 interruptores que no requieren de cables y pilas, gracias a la tecnología EnOcean. Esta tecnología fue específicamente escogida, ya que, al tratarse de un edificio protegido, la nueva instalación no podía afectar a la estructura del edificio.

Reducción de costos y mayor flexibilidad

Asimismo, eliminar los cables y las pilas ha favorecido a que la instalación se simplificara y fuera más rápida, al tiempo que se han conseguido reducir los costos de mantenimiento, al no tener que reemplazar pilas.

Al ser dispositivos inalámbricos, se ha proporcionado una mayor flexibilidad, pudiendo instalar los módulos de persianas motorizadas y los interruptores en espacios más accesibles. De esta manera, NodOn ha conseguido crear un ecosistema completo e interoperable, capaz de integrar otras tecnologías inalámbricas gracias a una central domótica.

Como resultado, el ayuntamiento dispone de un control automatizado de todos los estores en función de las horas de uso, que evita que el personal tenga que entrar en cada estancia para cerrar o abrir los estores, aumentando la seguridad en el interior del edificio.

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La compañía ABB ha anunciado que Microsoft se ha unido a su Movimiento por la Eficiencia Energética, una iniciativa con múltiples partes interesadas para concienciar y promover acciones para reducir el consumo de energía y las emisiones de carbono y combatir el cambio climático.

Lanzado por ABB en marzo de 2021, #energyefficiencymovement invita a las empresas a unirse al movimiento y comprometerse públicamente como forma de inspiración para que otros tomen medidas. Microsoft representa uno de los mayores socios corporativos que se han unido a la iniciativa hasta la fecha.

“Con el 45% de la electricidad mundial utilizada para alimentar motores de edificios e industria, mejorar la eficiencia energética es una estrategia fundamental para luchar contra el cambio climático. Las soluciones de eficiencia energética conectadas digitalmente son esenciales para acelerar el progreso; por eso, estoy encantado de que Microsoft y ABB hagan causa común para permitir que haya una mayor eficiencia energética en nuestras operaciones y las de nuestros clientes”, comenta Tarak Mehta, presidente del área de negocio Motion de ABB.

La eficiencia energética es una cuestión cada vez más urgente en toda la industria conforme las empresas buscan oportunidades para descarbonizarse en vista de los elevados costes de la energía y la presión de los clientes, empleados y gobiernos para que avancen en materia de sostenibilidad.

Una encuesta reciente encargada por ABB mostró que la eficiencia energética es una clara prioridad para ejecutivos de todo el mundo. Reveló que el 89% de los líderes industriales encuestados aumentará la inversión en la eficiencia energética de sus operaciones en los próximos cinco años, y el 54% tiene como objetivo lograr las cero emisiones netas en ese plazo.

Reducción de las emisiones de ABB

Por su parte, ABB redujo las emisiones de gases de efecto invernadero de sus operaciones en 2021 aproximadamente un 28% interanual. En su completa Estrategia de sostenibilidad 2030, ABB ha afirmado que alcanzará la neutralidad de carbono al final de la década.

Más allá de sus propias operaciones, ABB también tiene el compromiso de ayudar a sus clientes a reducir sus emisiones anuales de CO2 en, al menos, 100 megatoneladas para 2030, el equivalente a retirar de las carreteras 30 millones de coches de combustión cada año. Con socios como Microsoft, Deutsche Post DHL Group y Alfa Laval, el Movimiento por la Eficiencia Energética de ABB reúne a un ecosistema de líderes industriales afines para acelerar los esfuerzos de descarbonización.

ABB Ability

Tras haber celebrado recientemente cinco años de exitosa colaboración en el contexto de ABB Ability, la cartera de soluciones digitales de ABB, el anuncio relativo al Movimiento por la Eficiencia Energética consolida aún más los esfuerzos conjuntos de Microsoft y ABB por superar los límites de la tecnología a la hora de capacitar a los clientes para abordar la sostenibilidad.

Con la capacidad de plataforma como servicio de Microsoft Azure, junto con la inteligencia artificial y el análisis basado en el aprendizaje automatizado, la informática en la nube y las tecnologías de vanguardia, las soluciones de ABB Ability están impulsando una serie de casos de uso industriales que ayudan a las organizaciones a optimizar la forma en que utilizan la energía en trenes de potencia, instalaciones y otros activos físicos.

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El proyecto europeo SmartBuilt4EU tiene el objetivo de implementar a gran escala tecnologías inteligentes en los edificios. Para conseguirlo, el proyecto ha lanzado una nueva consulta abierta sobre las prioridades de I+i para los edificios inteligentes.

Esta consulta abierta está destinada a los profesionales del sector y las partes interesadas para que evalúen 10 prioridades claves de investigación e innovación. Las valoraciones permitirán a SmartBuilt4EU afinar estas prioridades antes de pasar a la siguiente etapa de la elaboración de la Agenda de Investigación e Innovación Estratégica (SRIA) completa.

Temas de las prioridades

Las prioridades se centran en la estandarización para los productos y servicios interoperables de un edificio, estándares y modelos de negocio para conectar los edificios inteligentes con el entorno exterior, innovación en productos y modelos de negocio relacionados con los edificios inteligentes, así como instalaciones de prueba, evaluación comparativa, laboratorios vivientes para el análisis integrado y la demostración en edificios inteligentes.

Además, se evaluará la mejor comprensión de los cobeneficios y el empoderamiento de los usuarios en este tipo de edificación, los avances en productos y servicios para mejorar los impactos ambientales del ciclo de vida de los edificios, evaluación del uso de los datos, y la privacidad de los datos y ciberseguridad de los edificios inteligentes.

Entre las 10 prioridades se encuentan I+i para apoyar una mayor conciencia pública, aceptación del usuario final y capacitación de la fuerza laboral para apoyar la adopción masiva de tecnologías de construcción inteligente, además de I+i para apoyar el desarrollo de las políticas.

Los interesados en aportar sus opiniones pueden acceder a la consulta abierta en el siguiente enlace.

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El nuevo concesionario Santogal, ubicado en Madrid, ha renovado su iluminación, incorporando diferentes tipos de luminarias de las divisiones Normalit y Normalux de la compañía Normagrup. Los sistemas de iluminación implementados son inteligentes, lo que permite un control total de la luz para adaptarse a las necesidades del concesionario.

En total se han utilizado cerca de un centenar de equipos entre iluminación técnica de Normalit y alumbrado de emergencia de Normalux. En ambos casos, las luminarias cuentan con la tecnología DALI, compatibles con el sistema de control Normalink de Normagrup.

Para conseguir una homogeneidad estética del conjunto, se ha instalado en la sala principal una combinación de diferentes versiones del downlight Elit. Los tres tamaños del downlight Elit se complementan con unos paneles con formas geométricas iluminados interiormente por tiras de Led, también utilizados como iluminación ambiental en la sala de espera, en este caso junto con downlights Nahika.

Para las zonas más expuestas a agentes externos como el polvo o la suciedad, se han utilizado pantallas estancas Hermetic Line, que gracias a su doble acometida permiten crear líneas de iluminación para adaptarse a las necesidades físicas de la instalación.

Alumbrado de emergencia

El alumbrado de emergencia también tiene protagonismo en el concesionario, a través de las versiones con función simple, que funcionan únicamente como alumbrado de señalización, y función doble, con alumbrado de señalización y alumbrado de emergencia, del modelo ExtraLine.

Esta obra se ha desarrollado íntegramente por el departamento de proyectos de Normagrup, quienes, con un conocimiento técnico de los productos, seleccionaron y distribuyeron las luminarias más adecuadas para cada estancia.

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Un grupo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han desarrollado una taxonomía para ayudar a los desarrolladores a crear características que ayuden a mejorar la interpretabilidad de los modelos de aprendizaje automático, así como unas descripciones técnicas de ingeniería de funciones que un desarrollador puede emplear para hacer que las funciones sean más interpretables para una audiencia específica.

Los métodos de explicación que ayudan a los usuarios a comprender y confiar en los modelos de aprendizaje automático a menudo describen en qué medida ciertas características utilizadas en el modelo contribuyen a su predicción.

Para construir la taxonomía, los investigadores definieron propiedades que hacen que las características sean interpretables para cinco tipos de usuarios, desde expertos en inteligencia artificial hasta personas afectadas por la predicción de un modelo de aprendizaje automático. También ofrecen instrucciones sobre cómo los creadores de modelos pueden transformar las características en formatos que serán más fáciles de comprender para un usuario.

Esperan que su trabajo inspire a los constructores de modelos a considerar el uso de características interpretables desde el comienzo del proceso de desarrollo, en lugar de intentar trabajar hacia atrás y centrarse en la explicación después del hecho.

Características interpretables

Las características son variables independientes que alimentan a los modelos de aprendizaje automático, hacen referencia a lo que un programa debe aprender para solucionar un problema en concreto. Los científicos de datos normalmente seleccionan y elaboran a mano características para el modelo, y se enfocan principalmente en garantizar que las características se desarrollen para mejorar la precisión del modelo, no en si un usuario que debe tomar una decisión puede entenderlas.

Por su parte, la ingeniería de características es un proceso en el que los científicos de datos transforman los datos en un formato que los modelos de aprendizaje automático pueden procesar, utilizando técnicas como la agregación de datos o la normalización de valores. La mayoría de los modelos no pueden procesar datos categóricos a menos que se conviertan a un código numérico. Estas transformaciones a menudo son casi imposibles de entender por los usuarios.

Los investigadores están desarrollando un sistema que permite a un desarrollador de modelos manejar las transformaciones de características complicadas de una manera más eficiente, para crear explicaciones centradas en el ser humano para modelos de aprendizaje automático. Este nuevo sistema también convertirá algoritmos diseñados para explicar conjuntos de datos listos para modelos en formatos que puedan ser entendidos por los tomadores de decisiones.

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