Gatear, caminar, correr: edificios impulsados por IA

El proceso de maximizar la eficiencia de los edificios es gradual. Del mismo modo que las personas deben aprender a gatear y luego a caminar antes de poder correr, los administradores de los edificios deben recopilar primero los datos de referencia pertinentes sobre el consumo de energía asociado a los sistemas, como climatización e iluminación. Como todos sabemos, si no puedes medirlo, no puede arreglarlo.

Luego, los administradores de edificios pueden utilizar los datos que han recopilado para realizar mejoras graduales en áreas, como eficiencia energética, operaciones y confort.

«Correr», en el contexto de la gestión de edificios, tiene lugar cuando los datos de diferentes fuentes dentro de un edificio e incluso de varios edificios se integran, analizan y se actúa en función de ellos en tiempo real y de forma autónoma basándose en la IA.

En mi opinión, el futuro de los edificios es el siguiente: edificios sostenibles y autónomos con un costo de mantenimiento más bajo.

En cierto modo, ese futuro ha llegado

Desplegar y conectar sensores

El mayor obstáculo para construir edificios más sostenibles y rentables proviene de la falta de datos sobre los sistemas y las operaciones de los edificios. Tenemos que resolver la recopilación de datos, tanto en la primera fase como en la segunda, y eso se hace desplegando sensores y conectándonos al sistema de gestión de edificios existente en las instalaciones.

Los sistemas de climatización consumen hasta el 70% de la energía anual que se utiliza en los edificios, y la variabilidad en factores como el flujo de aire, la humedad, la presión y la temperatura afectan al rendimiento de los sistemas. Los sensores que rastrean variables como estas crean un tesoro de información que los algoritmos de IA pueden aprovechar para lograr un nivel de eficiencia que de otro modo no sería posible. Del mismo modo, los sensores de ocupación y movimiento pueden generar datos en tiempo real sobre el uso de un edificio que pueden aprovecharse para mejorar la eficiencia.

La recopilación de datos es fundamental, y la agregación de datos de varias fuentes, como los sistemas de automatización y gestión de edificios, multiplica su capacidad de mejorar la rentabilidad y la eficiencia en un solo edificio y también entre varios edificios de una cartera. Porque los edificios son responsables del 40% del consumo total de energía en todo el mundo, reducir el consumo de energía en este sector tiene implicaciones para el clima mundial.
Los análisis basados en IA también pueden ayudar a reducir el tiempo de inactividad del sistema y a mejorar la eficiencia al detectar comportamiento anómalo en los componentes del sistema, como las válvulas, y activar una alerta de mantenimiento.

Como el mantenimiento y el reentrenamiento de los algoritmos del Building X se realizan de forma automática, los modelos siguen manteniendo su precisión a medida que cambian las condiciones y los datos asociados. Creemos que la mejor IA es la que funciona en segundo plano y permite a los clientes centrarse en sus negocios.

Tenemos algoritmos integrados en Building X que te permiten optimizar una docena de aspectos diferentes de sostenibilidad, diferentes aspectos del consumo de energía y diferentes aspectos de seguridad y operación. Es un viaje, y acabamos de empezar ese viaje.

Oportunidades futuras con un comportamiento autónomo

En vista del imperativo de ampliar las soluciones inteligentes de infraestructura y automatización a los edificios que aún carecen de ellas, hemos lanzado Xcelerator Siemens. Building X forma parte de esta plataforma empresarial digital abierta que permite a los clientes acelerar su transformación digital de forma más fácil, rápida y escalable. Siemens Xcelerator es nuestra invitación a los partners, clientes y desarrolladores a colaborar y a hacer que la IA sea de nivel industrial. Y, a medida que se desplieguen más sensores y la IA se haga más potente, imaginamos oportunidades adicionales para que la gestión de edificios sea más sostenible, productiva y rentable.

Hoy en día, la IA puede detectar los fallos de forma proactiva antes de que se produzcan, pero en el futuro podría configurarse para que tome medidas, como activar una orden de trabajo en función de los datos que recopila. También podría optimizar la utilización del espacio para fomentar la eficiencia energética sugiriendo lugares de trabajo para los empleados dentro de un edificio, de modo que se concentren en una zona central con calefacción o refrigeración según la estación.

Sin embargo, a medida que la IA sea más autónoma, seguirá guiándose por los parámetros que los administradores de edificios definan para ella. Los algoritmos podrían ajustar la velocidad de los intercambios de aire para proteger la salud de los ocupantes durante las temporadas de resfriados y gripe, por ejemplo, o el propietario de un edificio podría ordenar al sistema que optimice los componentes de climatización para prolongar la vida útil del sistema.

La tercera fase es el comportamiento autónomo, en el que todo esto ocurre por sí solo de forma continua. Aún nos queda un largo camino por recorrer para añadir más capacidades y optimizar todos los activos del edificio. Los beneficios potenciales; para los resultados de las organizaciones y para el medio ambiente que todos compartimos, son inmensos.

Rahul Chillar es Vicepresidente sénior y director de Building X en Siemens Smart Infrastructure