{"id":14145,"date":"2021-06-14T02:00:05","date_gmt":"2021-06-14T02:00:05","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=14145"},"modified":"2021-06-14T02:00:05","modified_gmt":"2021-06-14T02:00:05","slug":"desarrollan-un-sistema-de-gestion-de-eficiencia-energetica-de-edificios-con-inteligencia-artificial-y-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=14145","title":{"rendered":"Desarrollan un sistema de gesti\u00f3n de eficiencia energ\u00e9tica de edificios con inteligencia artificial y big data"},"content":{"rendered":"
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Un proyecto de predicci\u00f3n de consumo energ\u00e9tico, desarrollado por la Universidad Pablo de Olavide (UPO<\/a>), ubicada en Sevilla, y Ferrovial Servicios, tiene el objetivo de gestionar de manera m\u00e1s eficiente los recursos energ\u00e9ticos de los edificios aplicando la inteligencia artificial. Este estudio se ha llevado a cabo en un hospital gestionado por Ferrovial Servicios y servir\u00e1 como base para futuros an\u00e1lisis.<\/p>\n

\"Eficiencia
El sistema utiliza la informaci\u00f3n recopilada por los sensores y contadores inteligentes del edificio.<\/figcaption><\/figure>\n

Seg\u00fan Alicia Troncoso Lora, catedr\u00e1tica de Lenguajes y Sistemas Inform\u00e1ticos de la UPO e investigadora principal del proyecto, el dise\u00f1o del sistema de gesti\u00f3n de eficiencia energ\u00e9tica de edificios utiliza los datos recopilados por los contadores inteligentes y sensores implementados en la edificaci\u00f3n.<\/p>\n

Los datos son procesados a trav\u00e9s de un m\u00f3dulo con inteligencia artificial, capaz de aprender de los patrones subyacentes en los datos, lo que permite obtener un modelo de predicci\u00f3n con el que hacer estimaciones de la energ\u00eda a futuro en tiempo real.<\/p>\n

Gracias a su naturaleza abierta y modular, este sistema podr\u00e1 integrarse en diferentes sistemas t\u00e9cnicos, protocolos, y soluciones de captura y medici\u00f3n como plataformas IoT, Scada, contadores inteligentes o est\u00e1ndar, etc.<\/p>\n

Algoritmos y big data<\/h2>\n

Las t\u00e9cnicas fundamentales aplicadas son los algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje autom\u00e1tico, adem\u00e1s de un hardware espec\u00edfico para la computaci\u00f3n de grandes vol\u00famenes de datos. Los algoritmos de deep learning y de machine learning son capaces de aprender dependencias temporales en los datos hist\u00f3ricos, obteniendo un modelo predictivo capaz de estimar con gran exactitud los consumos futuros a un horizonte vista de un d\u00eda.<\/p>\n

Por otro lado, este modelo predictivo inicial evoluciona en el tiempo a trav\u00e9s de un aprendizaje incremental, incorporando los cambios de tendencias que se producen en los datos en el modelo y detectando las anomal\u00edas en tiempo real. En cuanto a los recursos de computaci\u00f3n, para el coste computacional asociado al entrenamiento de estos modelos de big data, el equipo de investigaci\u00f3n ha usado las tarjetas Graphics Processing Unit (GPU), que el grupo tiene actualmente desplegadas en el Data Science & Big Data Lab.<\/p>\n

Segunda convocatoria de retos de innovaci\u00f3n<\/h2>\n

La Asociaci\u00f3n de Empresas e Instituciones Sevilla Futura impuls\u00f3 la segunda convocatoria de retos de innovaci\u00f3n, con el objetivo de promover nuevas iniciativas innovadoras que se desarrollen en la ciudad dirigidas a solucionar problemas a los que se enfrentan en la actualidad sus empresas asociadas.<\/p>\n

En esta ocasi\u00f3n, el reto, organizado desde el \u00e1rea de innovaci\u00f3n de Ferrovial Servicios, buscaba incrementar la eficiencia energ\u00e9tica mediante soluciones basadas en inteligencia artificial para la gesti\u00f3n \u00f3ptima de datos. El grupo de investigaci\u00f3n \u2018TIC254-Data Science & Big Data Lab\u2019 de la Universidad Pablo de Olavide fue seleccionado por Ferrovial Servicios, tras un proceso de concurrencia competitiva, para llevar a cabo el reto \u2018Soluciones basadas en inteligencia artificial para la gesti\u00f3n \u00f3ptima de datos energ\u00e9ticos\u2019.<\/p>\n

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Un proyecto de predicci\u00f3n de consumo energ\u00e9tico, desarrollado por la Universidad Pablo de Olavide (UPO), ubicada en Sevilla, y Ferrovial Servicios, tiene el objetivo de gestionar de manera m\u00e1s eficiente los recursos energ\u00e9ticos de los edificios aplicando la inteligencia artificial. Este estudio se ha llevado a cabo en un hospital gestionado por Ferrovial Servicios y … Sigue leyendo Desarrollan un sistema de gesti\u00f3n de eficiencia energ\u00e9tica de edificios con inteligencia artificial y big data<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-14145","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-casadomo-com"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/14145","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=14145"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/14145\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=14145"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=14145"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=14145"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}