La climatización es responsable de más de la mitad del consumo de energía en los hogares, suponiendo de media el 53,9% del consumo total. Predecir la temperatura es la mejor forma de optimizar la energía necesaria para aclimatar una vivienda, puesto que, como explica el investigador de la CEU-UCH Juan Pardo, “la energía requerida para mantener la temperatura en un hogar es menor que la que hace falta para bajarla o subirla”. El módulo predictivo reúne parámetros como la cantidad de CO2, el número de personas que habitan la vivienda o la temperatura exterior. “Estos son algunos de los datos que registra el módulo para prever cuándo conviene activar el aire acondicionado o la calefacción o anticipar un posible exceso de consumo y ser así más eficientes: reducimos la factura de la luz y al mismo tiempo respetamos más el medio ambiente, todo ello de forma automática”, señala Pardo.
Redes neuronales artificiales
El módulo diseñado por los investigadores de la CEU-UCH es un agente inteligente para la generación de predicciones, que trabaja a partir de los datos obtenidos mediante redes neuronales artificiales, implementadas en sistemas electrónicos de reducidas dimensiones, que se conectan entre sí de forma inalámbrica a través de una red de sensores instalada dentro de una vivienda. “Este formato permite reducir la cantidad de cableado que se instala dentro de un hogar, que también supone un considerable sobrecoste”, señala el profesor de la CEU-UCH. Sobre los resultados experimentales obtenidos, el Pardo destaca que “el modulo diseñado ha logrado precisión en la predicción en un tiempo de entrenamiento muy reducido: entre 4 y 5 días solamente. Las posibilidades de un sistema como este, capaz de aprender por sí mismo en un entorno nuevo y tan rápidamente, son inimaginables”.
Sobre los resultados obtenidos con el proyecto, Pardo ha destacado que se ha logrado "precisión en la predicción en un tiempo de entrenamiento muy reducido, entre 4 y 5 días". "Las posibilidades de un sistema como este, capaz de aprender por sí mismo en un entorno nuevo y de forma tan rápida, son inimaginables", ha insistido.
La empresa valenciana Ceteck ha mostrado su interés en este último proyecto del Grupo ESAI para su aplicación en el campo de la eficiencia energética, con el objetivo de desarrollar sistemas domóticos inteligentes que puedan ser implantados tanto en viviendas y edificios, como en ambientes industriales.
Referencias:
http://www.elconfidencial.com/tecnologia/2015-02-06/logran-un-microchip-que-predice-la-temperatura-del-hogar-para-ahorrar-energia_696678/