{"id":22142,"date":"2023-11-08T03:00:26","date_gmt":"2023-11-08T03:00:26","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=22142"},"modified":"2023-11-08T03:00:26","modified_gmt":"2023-11-08T03:00:26","slug":"nuevo-modelo-de-aprendizaje-profundo-para-identificar-las-viviendas-dificiles-de-descarbonizar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=22142","title":{"rendered":"Nuevo modelo de aprendizaje profundo para identificar las viviendas dif\u00edciles de descarbonizar"},"content":{"rendered":"
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Las casas \u2018dif\u00edciles de descarbonizar\u2019 (HtD) son responsables de m\u00e1s de una cuarta parte de todas las emisiones directas de las viviendas, pero rara vez se identifican o se destinan a mejoras. La Universidad de Cambridge<\/a> (Reino Unido) ha entrenado un nuevo modelo de aprendizaje profundo que promete que sea mucho m\u00e1s f\u00e1cil, r\u00e1pido y econ\u00f3mico identificar las viviendas menos ecol\u00f3gicas, para poder desarrollar una estrategia para mejorar su eficiencia.<\/p>\n

\"Im\u00e1genes
El modelo de IA utiliza datos de certificados de rendimiento energ\u00e9tico, datos de im\u00e1genes de vistas de la calle, im\u00e1genes de vistas a\u00e9reas, temperatura de la superficie del terreno y parque de edificios.<\/figcaption><\/figure>\n

El nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de clasificar casas HtD con un 90% de precisi\u00f3n y los investigadores esperan que esta cifra aumente a medida que agregan m\u00e1s datos, trabajo que ya est\u00e1 en marcha. El modelo tambi\u00e9n ayuda a las autoridades a comprender la distribuci\u00f3n geogr\u00e1fica de las viviendas HtD, permiti\u00e9ndoles orientar e implementar intervenciones de manera eficiente.<\/p>\n

Los investigadores entrenaron su modelo de IA utilizando datos de su ciudad natal de Cambridge, en el Reino Unido. Introdujeron datos de certificados de rendimiento energ\u00e9tico (EPC), as\u00ed como datos de im\u00e1genes de vistas de la calle, im\u00e1genes de vistas a\u00e9reas, temperatura de la superficie del terreno y parque de edificios. En total, su modelo identific\u00f3 700 casas HtD y 635 casas no HtD. Todos los datos utilizados fueron de c\u00f3digo abierto.<\/p>\n

Identificaci\u00f3n de partes de los edificios menos eficientes<\/h2>\n

Con el objetivo de hacer un modelo de IA m\u00e1s preciso y que proporcione informaci\u00f3n m\u00e1s detallada, los investigadores est\u00e1n trabajando en un marco a\u00fan m\u00e1s avanzado que aportar\u00e1 capas de datos adicionales relacionadas con factores como el uso de energ\u00eda, los niveles de pobreza y las im\u00e1genes t\u00e9rmicas de las fachadas de los edificios.<\/p>\n

El modelo ya es capaz de identificar partes espec\u00edficas de los edificios, como tejados y ventanas, que est\u00e1n perdiendo m\u00e1s calor, y si un edificio es antiguo o moderno. Pero los investigadores conf\u00edan en que pueden aumentar significativamente el detalle y la precisi\u00f3n.<\/p>\n

Asimismo, ya est\u00e1n entrenando modelos de IA basados \u200b\u200ben otras ciudades del Reino Unido utilizando im\u00e1genes t\u00e9rmicas de edificios y est\u00e1n colaborando con una organizaci\u00f3n basada en productos espaciales para beneficiarse de im\u00e1genes t\u00e9rmicas de mayor resoluci\u00f3n procedentes de nuevos sat\u00e9lites.<\/p>\n

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