El papel de la IA en la gestión de los edificios

Coordinar los múltiples sistemas que permiten operar de manera correcta un inmueble no es sencillo. Estamos ante un ecosistema complejo que incluye HVAC, iluminación, sistemas hidráulicos, seguridad y CCTV, protección contra incendios, y todo ello integrado con un consumo energético lo más optimizado posible. Y la IA ha llegado para convertirse en el aliado perfecto para la gestión del BMS de los edificios.

Los sistemas de control han sido un elemento clave para facilitar la operativa de los edificios, desde su origen, allá por los años 70 del pasado siglo. Aquellos primeros controladores lógicos programables, denominados PLC, eran un modelo basado en lógica fija y matemática simple, con limitaciones, ya que solo consideraban variables individuales, no tenían en cuenta la interacción entre los diferentes sistemas, y tampoco se adaptaban dinámicamente a los cambios en tiempo real.

Y en este punto es donde surge para ayudarnos la inteligencia artificial, que permite superar estas restricciones, gracias a la recopilación y procesamiento masivo de datos, los modelos predictivos y el trabajo adaptado en tiempo real. Con la implementación de la IA en el control y monitorización de los espacios construidos, dejamos de ver el edificio como un conjunto de sistemas aislados y pasamos a entenderlo como una fuente de datos interconectados.

El primer paso para comprender mejor las ventajas que conlleva la IA, es tener claros los principales problemas de los sistemas tradicionales, como los datos escasos, con pocas variables monitorizadas; la dispersión de la información; la falta de interconexión… y, por supuesto, asumir que cuando la toma de decisiones depende del factor humano, siempre van a generarse retrasos en la operativa.

Como consecuencia, los edificios operados con ese tipo de sistemas ya obsoletos presentan un mayor consumo energético, una operativa ineficiente y una dependencia de la supervisión humana constante, lo que, en último extremo, dificulta la optimización del rendimiento del espacio construido.

Por supuesto, poco a poco han ido surgiendo mejoras. Así, en primer término, aparece el Machine Learning y el Deep Learning, que analizan grandes volúmenes de datos, detectan patrones complejos y permiten la predicción de comportamiento. A continuación, aparece el control predictivo basado en modelos, que anticipa escenarios futuros y ajusta el sistema antes de que ocurran cambios.

Finalmente, nos encontramos frente a modelos con aprendizaje reforzado, que permiten una mejora continua en función de resultados, optimizando las decisiones en tiempo real. Y en ese contexto, el mejor ejemplo práctico seguramente sea el de los sistemas de climatización.

Un sistema tradicional controla solo la temperatura, mientras que, en un sistema mediante inteligencia artificial, el BMS del edificio considera la ocupación del espacio, la calidad del aire (CO₂), las condiciones exteriores, el coste energético y el uso del inmueble. El análisis de todas estas variables permitirá a la propia IA una optimización mucho más precisa.

Otro concepto clave que introduce la IA es el del “gemelo digital”. Nos encontramos ante un paradigma dinámico, basado en los datos del edificio, que nos permite simular comportamientos, predecir los resultados y optimizar los recursos en tiempo real.

En conjunto, hemos pasado de un mero control reactivo a una toma de decisión automática basada en la predicción adaptativa.

Las claves para implantar eficazmente la IA en edificios pasan por una sensorización adecuada, que capte datos relevantes de todos los sistemas; la integración de dichos datos, unificando la información en una plataforma común; una contectividad abierta, con el uso de APIs, IoT y protocolos interoperables, y una plataforma de análisis útil, que implemente herramientas capaces de procesar y explotar todos esos datos recabados.

Y las soluciones pueden aplicarse en diferentes escenarios, ya sean edificios de nueva construcción o edificios en operación con y sin BMS. Por ejemplo, en un edificio sin BMS, la implementación de sensorización y conexión directa puede permitir una operativa eficiente con IA; mientras que aquellos con BMS pueden integrar una capa de IA superior que los optimice igualmente.

Finalmente, para los nuevos entornos construidos, nuestra recomendación es que se diseñe desde el inicio una IA integrada en el BMS.

La implementación de la IA nos permite, por tanto, la optimización energética, especialmente para HVAC e iluminación; la reducción de costes operativos (CAPEX y OPEX); el mantenimiento predictivo; la detección precoz de fallos, reduciendo paradas y averías; la mejora del confort y la calidad ambiental, y la automatización de decisiones. Y como consecuencia, se optimizan los recursos.

Además, la IA también facilita el cumplimiento de normativas como la nueva directiva europea EPBD, que exige sistemas de control en edificios y mejoras en la eficiencia energética, y es una herramienta útil en la obtención de certificaciones de sostenibilidad como LEED, BREEAM y WELL, mejorando así la competitividad de la propiedad.

Como conclusión, la implementación de la IA supone un cambio de paradigma en la gestión de edificios frente a los sistemas tradicionales, ya que permite integrar datos de múltiples fuentes; analizar relaciones complejas y tomar decisiones automáticas en tiempo real. Y, sin duda, todo ello supondrá un gran paso adelante en el proceso evolutivo del sector hacia edificios más inteligentes, eficientes y sostenibles.