El sector de la construcción, uno de los principales contribuyentes a las emisiones globales de gases de efecto invernadero, presenta una oportunidad significativa para la optimización de los sistemas de climatización impulsados por inteligencia artificial (IA). En este contexto, el Sustainability Research Institute (SRI) de Schneider Electric ha publicado un informe que demuestra cómo los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) impulsados por inteligencia artificial pueden mejorar la eficiencia energética y la conservación del medio ambiente en los edificios.
Los sistemas HVAC impulsados por inteligencia artificial ofrecen una solución prometedora para el uso sostenible de la energía, abordando el importante consumo de energía y las emisiones de CO2 de los sistemas HVAC, que representan entre el 35 y el 65% del consumo de energía de los edificios.
Integración de la inteligencia artificial en los sistemas HVAC
El informe ‘AI-Powered HVAC in Educational Buildings: A Net Digital Impact Use Case’ de Rémi Paccou, director del Sustainability Research Institute de Schneider Electric, y Gauthier Roussilhe, investigador y estudiante de doctorado del RMIT, examinó más de 87 edificios educativos de Estocolmo (Suecia) durante un periodo de cuatro años y proporciona evidencia cuantificada que demuestra los impactos de los sistemas HVAC impulsados por la IA en la eficiencia energética y la descarbonización.
En concreto, este estudio investigó la implementación de una solución de gestión de edificios basada en inteligencia artificial por parte de SISAB (Skolfastigheter i Stockholm AB), una entidad municipal responsable de la operación y el mantenimiento de más de 600 instalaciones educativas en Estocolmo.
SISAB identificó tres objetivos principales: reducir el consumo total de energía de calefacción y los costes asociados, manteniendo una temperatura interior constante de 20 °C; implementar una solución capaz de integrarse con la infraestructura y los sistemas de control de los edificios existentes sin necesidad de reemplazar extensamente los equipos; y analizar el voluminoso conjunto de datos generado por la red de sensores para identificar los puntos de ajuste óptimos y facilitar los ajustes en tiempo real. Estos propósitos formaron la base para la exploración por parte de SISAB de soluciones basadas en IA para mejorar sus prácticas de gestión de edificios.
En marzo de 2018, SISAB seleccionó una solución de IA desarrollada por Myrspoven, con un período de recuperación proyectado de menos de tres años. Este servicio de inteligencia artificial alojado en la nube, posteriormente denominado SOLIDA (SISAB On-Line Intelligent Data Analysis), fue diseñado para funcionar junto con el sistema de gestión de edificios (BMS) existente en lugar de reemplazarlo por completo. Este diseño de solución fue desarrollado conjuntamente por Schneider Electric y Myrspoven, que también reutilizó las aplicaciones de control existentes en lugar de tener que reprogramar más de 50.000 aplicaciones.
La solución de inteligencia artificial funciona como un operador de edificio virtual, que realiza ajustes en los puntos de ajuste de temperatura para sistemas HVAC y caudales de aire para unidades de manejo de aire cada 15 minutos, en contraste con los ajustes manuales menos frecuentes que suelen realizar los operadores humanos.
Este enfoque permite que el sistema vaya más allá de los horarios fijos, y en su lugar utilice datos históricos y eventos futuros previstos para tomar decisiones informadas sobre el control y ajuste de los equipos.
Notable ahorro de energía y reducción de las emisiones
El estudio de Schneider Electric revela el potencial sustancial de los sistemas de climatización impulsados por inteligencia artificial en los edificios, que muestran un notable ahorro de energía y una reducción de las emisiones de carbono.
Entre 2019 y 2023, se observa una reducción del 3,12% en el consumo de calefacción urbana y una disminución del 8,93% en el consumo de electricidad. Estas mejoras se tradujeron en importantes reducciones de las emisiones de carbono: 109,87 tCO2e de calefacción urbana y 149,30 tCO2e de electricidad, lo que suma un total de 259,17 tCO2e durante el período de cuatro años.
Los resultados indican una relación coste-beneficio favorable del carbono de 1:60 por año, lo que pone de relieve la eficiencia del sistema. Si bien estos hallazgos son alentadores, es necesario realizar más investigaciones para validar estos efectos en diversos tipos de edificios y ubicaciones geográficas, allanando el camino para una adopción y optimización más generalizada de los sistemas HVAC impulsados por IA.
Este estudio demuestra los importantes beneficios ambientales de los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado impulsados por IA, incluso en contextos con sistemas eficientes preexistentes. El ahorro de carbono anual promedio de 64,8 tCO2e subraya el impacto significativo de estas tecnologías.
Estos hallazgos proporcionan un punto de referencia sólido para estimar los beneficios potenciales en diversos entornos. Al ofrecer información que se puede extrapolar con cautela, este estudio sienta las bases para futuras investigaciones, enfatizando la importancia de explorar el papel de la IA en la mejora de la eficiencia y la sostenibilidad de los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado en diversos contextos.
Análisis comparativo entre Estocolmo y Boston
La investigación de Schneider Electric revela el potencial de reducciones de carbono aún mayores en entornos con requisitos de calefacción, refrigeración o aire acondicionado más exigentes. El estudio destaca cómo la combinación energética local influye significativamente en las reducciones de carbono alcanzables, y las fuentes de energía no renovables ofrecen oportunidades para mejoras más sustanciales.
El análisis comparativo entre Estocolmo y Boston (EE.UU.) reveló que implementar la misma solución en Boston podría generar ahorros de emisiones de carbono de 1.765,88 tCO2e por año, en comparación con 250,6 tCO2e en Estocolmo. Esto representa un impacto más de siete veces mayor o un 604% mayor en Boston en comparación con Estocolmo.
Esta diferencia subraya la importancia de considerar las condiciones ambientales locales y las fuentes de energía al implementar soluciones de HVAC impulsadas por IA, abriendo vías para maximizar los beneficios ambientales en diversos contextos geográficos y climáticos.
Prácticas de gestión de edificios más sostenibles y eficientes
Schneider Electric proporciona en este estudio información valiosa sobre el impacto ambiental de los sistemas de climatización impulsados por IA en los edificios educativos, centrándose en dos efectos indirectos clave: la optimización y la obsolescencia. Si bien estos efectos se encuentran entre los más significativos, hay otros efectos no modelados que pueden influir en los resultados generales. El informe demuestra el potencial de un impacto neto positivo significativo a través de la optimización con IA, en particular al ajustar la frecuencia de los cambios de los puntos de ajuste.
Por otro lado, se identificaron los desafíos clave en la integración de sistemas de IA con infraestructura de HVAC heredada, incluidos el uso de memoria, la intensidad computacional y las limitaciones del ciclo de vida. Este conocimiento fomenta un enfoque más integral para la implementación de IA en sistemas de HVAC, lo que potencialmente conduce a soluciones de gestión de edificios más eficientes y adaptables.
De cara al futuro, el informe propone varias áreas clave para futuras investigaciones, entre ellas, la realización de estudios de rendimiento y adaptabilidad a largo plazo durante cinco a 10 años, la exploración de la integración con sistemas de energía renovable y redes inteligentes, la investigación de la escalabilidad en distintos tipos de edificios y condiciones climáticas, y el análisis de los impactos económicos y sociales integrales.
Por último, este estudio sirve como base para futuras investigaciones y desarrollos en este campo en rápida evolución, allanando el camino para prácticas de gestión de edificios más sostenibles y eficientes.