{"id":30189,"date":"2025-10-07T03:03:02","date_gmt":"2025-10-07T03:03:02","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=30189"},"modified":"2025-10-07T03:03:02","modified_gmt":"2025-10-07T03:03:02","slug":"nuevo-metodo-de-control-inteligente-con-aprendizaje-por-refuerzo-cuantico-para-smart-homes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=30189","title":{"rendered":"Nuevo m\u00e9todo de control inteligente con aprendizaje por refuerzo cu\u00e1ntico para smart homes"},"content":{"rendered":"
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Los sistemas de calefacci\u00f3n, ventilaci\u00f3n y aire acondicionado (HVAC) residenciales representan una proporci\u00f3n significativa del consumo energ\u00e9tico en los edificios, lo que requiere optimizar la gesti\u00f3n energ\u00e9tica. Sin embargo, la tecnolog\u00eda de detecci\u00f3n de ocupaci\u00f3n presenta largos periodos de recuperaci\u00f3n de la inversi\u00f3n, problemas de privacidad y un bajo nivel de confort. Adem\u00e1s, existe una creciente necesidad de tecnolog\u00edas m\u00e1s avanzadas que ayuden a regular la calidad del aire interior, adem\u00e1s del control energ\u00e9tico. En este contexto, un grupo de investigadores de la Universidad Nacional de Hanbat<\/a> (Corea) ha desarrollado un nuevo m\u00e9todo de control inteligente con aprendizaje por refuerzo cu\u00e1ntico (QRL) de variable continua para la gesti\u00f3n de sistemas de climatizaci\u00f3n residenciales y la energ\u00eda en el hogar inteligente.<\/p>\n

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El nuevo m\u00e9todo inteligente basado en aprendizaje cu\u00e1ntico tiene la capacidad de gestionar la climatizaci\u00f3n en hogares, logrando ahorro energ\u00e9tico, confort t\u00e9rmico y control en tiempo real del consumo.<\/figcaption><\/figure>\n

Seg\u00fan los investigadores, el QRL aprovecha los principios de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica para gestionar eficientemente espacios de estado y acci\u00f3n de alta dimensi\u00f3n, lo que permite un control m\u00e1s preciso de la climatizaci\u00f3n en edificios residenciales multizona. Su marco integra la detecci\u00f3n de ocupaci\u00f3n en tiempo real mediante aprendizaje profundo con datos operativos, incluyendo patrones de consumo energ\u00e9tico, datos de control del aire acondicionado y variaciones de temperatura externa.<\/p>\n

Adem\u00e1s, la tecnolog\u00eda propuesta integra caracter\u00edsticas como refrigeraci\u00f3n multizona (para controlar la temperatura de zonas individuales en el edificio) y agrupamiento (para agrupar zonas similares). De esta manera, un \u00fanico controlador optimiza conjuntamente la comodidad, el coste energ\u00e9tico y las se\u00f1ales de carbono en tiempo real.<\/p>\n

Los investigadores realizaron simulaciones basadas en datos reales de 26 hogares residenciales durante un per\u00edodo de tres meses. Descubrieron que el control de HVAC QRL supera significativamente a las t\u00e9cnicas convencionales de aprendizaje por refuerzo, as\u00ed como al algoritmo de optimizaci\u00f3n de pol\u00edticas proximales, manteniendo al mismo tiempo el confort t\u00e9rmico, logrando reducciones del 63% y el 62,4% en el consumo de energ\u00eda, respectivamente, y del 64,4% y el 62,5% en los costos de electricidad, respectivamente.<\/p>\n

Aplicaciones del m\u00e9todo inteligente con aprendizaje cu\u00e1ntico<\/h2>\n

El enfoque actual ofrece muchas m\u00e1s ventajas. Es compatible con la modernizaci\u00f3n y funciona con sensores est\u00e1ndar de temperatura, ocupaci\u00f3n y CO\u2082, as\u00ed como con equipos y termostatos de climatizaci\u00f3n comunes. Adem\u00e1s, es robusto a la incertidumbre, gestionando f\u00e1cilmente pron\u00f3sticos meteorol\u00f3gicos poco fiables, as\u00ed como limitaciones de ocupaci\u00f3n y dispositivos; al tiempo que cuenta con un marco generalizable que puede extenderse desde apartamentos hasta peque\u00f1os edificios y microrredes.<\/p>\n

Este nuevo m\u00e9todo de control inteligente se puede utilizar en termostatos inteligentes y sistemas aut\u00f3nomos de gesti\u00f3n energ\u00e9tica dom\u00e9stica que optimizan la comodidad, las facturas y las emisiones sin necesidad de ajustes manuales ni de la programaci\u00f3n de sistemas fotovoltaicos en tejados y bater\u00edas dom\u00e9sticas. El sistema tambi\u00e9n es \u00fatil para programas de respuesta a la demanda y de horario de uso de las empresas de servicios p\u00fablicos con control automatizado.<\/p>\n

El control de climatizaci\u00f3n basado en QRL se puede aplicar, en particular, a escala comunitaria o de campus mediante edificios eficientes que interact\u00faan con la red y centrales el\u00e9ctricas virtuales (CVE). De esta manera, millones de hogares pueden coordinarse como CVE para estabilizar redes con un alto consumo de energ\u00edas renovables. Tambi\u00e9n puede garantizar una calidad ambiental interior personalizada dentro de los presupuestos de carbono e integrar opciones avanzadas de control inteligente.<\/p>\n

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