Una IA refrescante: climatización sostenible para un planeta más limpio
- Cuanto más aumentan las temperaturas en todo el mundo, más necesarias son unas soluciones de refrigeración eficientes y sostenibles.
- Los sistemas de climatización ineficientes contribuyen a saturar el consumo de energía, a menudo procedente de combustibles fósiles, lo cual incrementa aún más las emisiones de gases de efecto invernadero.
- La IA y el aprendizaje automático pueden optimizar los sistemas de climatización gracias a un mejor mantenimiento predictivo, estrategias de control, diagnósticos y equilibrado de carga, lo cual los hace más sostenibles.
En julio de 2023, la Tierra batió o igualó durante cuatro días seguidos el récord de calor registrado hasta la fecha. A medida que el calor extremo se vuelve más frecuente en todo el mundo, también aumenta el peligro para la agricultura y la salud humana, además del riesgo de sequías e incendios forestales devastadores. Esto está directamente relacionado con el aumento en el gasto de energía a medida que crece la necesidad de una refrigeración efectiva, lo cual conlleva, a su vez, más emisiones de efecto invernadero y más daños al medio ambiente.
Muchos países están sumándose a los esfuerzos por mitigar las emisiones y los efectos del cambio climático. Más de 85 000 personas asistieron a la COP28 —la conferencia anual de la ONU sobre el cambio climático— a finales de 2023, evento en el que se lanzó la Vigilancia Mundial de la Refrigeración: 66 países se comprometieron a labrar un camino hacia la reducción de las emisiones producto de la refrigeración en todo el mundo. Se prevé que para 2050 podrían reducirse nada menos que 3800 millones de toneladas equivalentes de CO2 si se siguieran las recomendaciones del informe.
Este compromiso exige dar con soluciones innovadoras y alerta sobre aspectos por mejorar, como los sistemas de refrigeración ineficientes. En todo el mundo, los ejecutivos del sector de la climatización empiezan a sentir presión para reducir la huella de carbono de sus organizaciones y mejorar la eficiencia y sostenibilidad de sus sistemas. La respuesta a este podría ser la aplicación práctica de la gran favorita mundial entre las nuevas tecnologías: la inteligencia artificial.
El problema de refrigerar un planeta cada vez más caluroso
Los sistemas de climatización actuales agravan el problema. “Los sistemas de climatización ineficiente consumen demasiada energía, que a menudo proviene de combustibles fósiles, para calefactar, refrigerar y ventilar los activos, lo cual supone el 4 % de las emisiones de gases de efecto invernadero a nivel mundial —advierte Mateusz Lukasiewicz, coordinador de proyectos digitales de KEO International Consultants, una empresa que se especializa en la gestión de planificación, arquitectura, ingeniería, sostenibilidad, proyectos y construcción, así como en servicios de asesoría digital—. El aumento en el gasto de recursos produce más emisiones de dióxido de carbono, metano, clorofluorocarburos y otros gases de efecto invernadero, que intensifican el cambio climático y la degradación medioambiental”.
Kent Peterson, director de operaciones y vicepresidente de P2S, una consultora de ingeniería, contrataciones y gestión de obras, concuerda en que los ineficientes sistemas comerciales de climatización son un problema. “Pueden aumentar de forma importante las facturas de los suministros públicos, al consumir más energía. Estos sistemas no siempre controlan de forma óptima la temperatura o el flujo del aire, y eso lleva a un consumo excesivo de energía”.
La IA en climatización ya está moldeando el futuro de los edificios eficientes, y los administradores tienen un papel clave a la hora de explorar el potencial de estas nuevas tecnologías. “Nuestro equipo reconoce el gran impacto que tienen los sistemas de climatización en las emisiones y el consumo de energía de un edificio, que aumenta debido a una exigencia cada vez mayor de establecer operaciones sostenibles y de eficiencia energética en los edificios comerciales —indica James Wilton, director de Absolute Climate Solutions, una empresa británica de servicios de climatización—. Los administradores de los edificios tienen una función crucial en este aspecto, y a menudo están en primera línea en lo que respecta a aplicar nuevas tecnologías para mejorar el rendimiento de los sistemas”.
A medida que los administradores de los edificios implementan nuevas tecnologías para un mejor rendimiento de los sistemas de climatización, integrar IA y aprendizaje automático se presenta como una vía prometedora para optimizar el funcionamiento de dichos edificios y abordar problemas de sostenibilidad.
“Con inteligencia artificial y aprendizaje automático, los administradores de las instalaciones pueden tener un copiloto que evalúe de forma automática grandes conjuntos de datos procedentes del sistema de climatización, identifique oportunidades de optimización y modifique de forma automática los parámetros de funcionamiento, como puntos de ajuste o configuraciones de sistemas, para mejorar el rendimiento general del edificio, todo ello sin que eso afecte al bienestar de los ocupantes —relata Eugene Mazo, jefe de personal de Intelligent Spaces Group, un segmento comercial de Acuity Brands que ofrece soluciones para unos edificios más inteligentes, seguros y ecológicos—. Ya estamos viendo como la IA y el aprendizaje automático abren paso a una nueva generación de detección y diagnóstico de fallos, que ayuda a los equipos de las instalaciones a identificar problemas más rápido y, así, mitigar los casos de funcionamiento costoso e ineficiente en toda su cartera de edificios”.
5 ventajas de la IA y el aprendizaje automático
Las tecnologías basadas en IA ofrecen la flexibilidad, sensibilidad e inteligencia necesarias para gestionar el rendimiento de la climatización o de un edificio según cambian sus condiciones. Según Lukasiewicz, los gemelos digitales son un ejemplo de uso de IA en sistemas de climatización. “La tecnología del gemelo digital facilita réplicas virtuales de sistemas físicos de climatización impulsadas por IA, lo que permite a los ingenieros y a los propietarios de los activos simular diversos supuestos de funcionamiento y evaluar el impacto de posibles cambios o mejoras”.
La IA y el aprendizaje automático ofrecen diversas formas de optimizar sistemas de climatización, tales como:
1. Mantenimiento predictivo: Mediante el análisis de datos recabados por sensores y sistemas de climatización, la IA puede predecir posibles fallos o ineficiencias antes de que ocurran. “La IA y los gemelos digitales están revolucionando la eficiencia de la climatización al monitorizar los sistemas de forma proactiva con sensores de Internet de las cosas, buscando anomalías, prediciendo el mantenimiento necesario y optimizando el rendimiento”, explica Lukasiewicz. Este mantenimiento predictivo contribuye a la reducción del tiempo de inactividad y la prevención de costosas reparaciones.
2. Estrategias de control optimizado: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar continuamente la ocupación de un edificio, las previsiones meteorológicas y otros factores para ajustar los niveles de climatización en tiempo real. “La IA puede ayudar a predecir y controlar las operaciones de climatización basándose en datos, condiciones ambientales y patrones de uso en tiempo real, lo que lleva a un consumo de energía más eficiente —explica Peterson—. Los gemelos digitales crean modelos virtuales de los sistemas físicos de climatización, lo que permite realizar simulaciones y análisis para mejorar la eficiencia energética y el rendimiento de los sistemas sin hacer alteraciones físicas directas”. Este ajuste dinámico garantiza un confort óptimo al tiempo que minimiza el consumo energético.
3. Detección de fallos y diagnósticos: Los algoritmos de IA pueden detectar anomalías en el rendimiento de los sistemas de climatización comparando datos en tiempo real con patrones previstos. Esta detección temprana permite identificar defectos, fugas o errores, que pueden repararse a tiempo para mejorar la eficiencia del sistema.
4. Optimización del consumo energético: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden optimizar el funcionamiento de un sistema de climatización para minimizar su consumo energético al tiempo que mantiene los niveles de bienestar. Esta optimización podría consistir en programar el uso de equipo, modificar los puntos de ajuste según patrones de ocupación o integrarse con fuentes de energía renovable.
5. Equilibrio de carga dinámico: La IA puede optimizar el funcionamiento de un sistema de climatización redistribuyendo de forma dinámica las cargas de calefacción o refrigeración entre diferentes zonas de un edificio. Este equilibrio de carga garantiza un uso eficiente de recursos y previene el agotamiento de componentes específicos del sistema de refrigeración.
IA en climatización: el plan de acción para un futuro más sostenible
Si optimizan la climatización hasta su máximo potencial, los administradores, pertrechados con el conocimiento obtenido a partir del análisis de los datos generados por el edificio, se encuentran en una posición ideal para liderar el cambio hacia unas operaciones sostenibles y energéticamente eficientes. Herramientas tales como Autodesk Forma, que cuenta con rápidos análisis microclimáticos y de energía operativa, permite a diseñadores e ingenieros tomar decisiones contando con información de fases tempranas del proceso de diseño, lo cual fomenta tanto la eficiencia energética en arquitectura como unas condiciones óptimas de comodidad.
“En los planes de futuro de P2S, la IA podría ser integral al diseño de edificios eficientes gracias a su capacidad de simular varios escenarios y sistemas de gestión en tiempo real para un rendimiento óptimo —explica Peterson—. Los gemelos digitales pueden tener un uso muy amplio en la gestión del ciclo de vida del edificio, desde su construcción hasta su funcionamiento, facilitando mejoras constantes en la eficiencia energética y reduciendo su impacto medioambiental”.
Lukasiewicz concuerda: “La IA y la tecnología de los gemelos digitales desempeñarán un papel clave en el futuro de la construcción sostenible, facilitando la optimización de los diseños y la gestión de los recursos, mejorando la condiciones de seguridad durante la construcción y permitiendo respuestas automatizadas a los cambios ambientales durante las operaciones. Esto reducirá el consumo de energía, los residuos materiales y las emisiones de efecto invernadero, al tiempo que alarga la vida de los activos y reduce el costo total del mantenimiento de la propiedad”.
Será imprescindible colaborar con los responsables políticos e innovadores tecnológicos para dar forma a un futuro en el que la IA y el aprendizaje automático se integren de forma eficiente con los sistemas de climatización, así como para garantizar la adopción generalizada de estas tecnologías con vistas a crear un mundo más fresco y ecológico.