{"id":55336,"date":"2015-02-05T10:23:23","date_gmt":"2015-02-05T09:23:23","guid":{"rendered":"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/?p=55336"},"modified":"2023-02-24T09:19:36","modified_gmt":"2023-02-24T08:19:36","slug":"investigadores-de-la-ceu-uch-desarrollan-en-un-microchip-un-sistema-inteligente-autonomo-que-predice-la-temperatura-de-los-hogares-para-ahorrar-en-climatizacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/investigadores-de-la-ceu-uch-desarrollan-en-un-microchip-un-sistema-inteligente-autonomo-que-predice-la-temperatura-de-los-hogares-para-ahorrar-en-climatizacion\/","title":{"rendered":"Investigadores de la CEU-UCH desarrollan en un microchip un sistema inteligente aut\u00f3nomo que predice la temperatura de los hogares para ahorrar en climatizaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p><strong>La investigaci\u00f3n ha sido publicada en el <em>Journal of Energy and Buildings<\/em>, una de las diez mejores revistas a nivel internacional en el \u00e1mbito de las tecnolog\u00edas de la construcci\u00f3n<\/strong><\/p>\n<figure id=\"attachment_55337\" aria-describedby=\"caption-attachment-55337\" style=\"width: 1200px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2015\/02\/grupo-esai-ceu-uch-1.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-55337\" src=\"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2015\/02\/grupo-esai-ceu-uch-1.jpg\" alt=\"Los investigadores del Grupo ESAI de la CEU-UCH Juan Pardo, Francisco Zamora, Paloma Botella y Pablo Romeu.\" width=\"1200\" height=\"792\" srcset=\"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2015\/02\/grupo-esai-ceu-uch-1.jpg 1200w, https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2015\/02\/grupo-esai-ceu-uch-1-300x198.jpg 300w, https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2015\/02\/grupo-esai-ceu-uch-1-1024x676.jpg 1024w, https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2015\/02\/grupo-esai-ceu-uch-1-696x459.jpg 696w, https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2015\/02\/grupo-esai-ceu-uch-1-1068x705.jpg 1068w, https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2015\/02\/grupo-esai-ceu-uch-1-636x420.jpg 636w\" sizes=\"auto, (max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-55337\" class=\"wp-caption-text\">Los investigadores del Grupo ESAI de la CEU-UCH Juan Pardo, Francisco Zamora, Paloma Botella y Pablo Romeu.<\/figcaption><\/figure>\n<p>Investigadores del <strong>Grado en Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica de Sistemas de Informaci\u00f3n<\/strong> de la Universidad CEU Cardenal Herrera han desarrollado un m\u00f3dulo, basado en <strong>redes neuronales artificiales<\/strong>, que permite predecir la temperatura de los hogares y ajustar la <strong>climatizaci\u00f3n<\/strong> en funci\u00f3n de esta predicci\u00f3n, para que el <strong>consumo energ\u00e9tico sea m\u00e1s eficiente.<\/strong> El m\u00f3dulo, que combina sistemas microchip y t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, ha sido desarrollado por los investigadores Juan Pardo, Francisco Zamora, Pablo Romeu y Paloma Botella, del <strong>Grupo ESAI (Embedded Systems and Artificial Intelligence)<\/strong> de la CEU-UCH. Sus resultados aplicables a la eficiencia dom\u00f3tica han sido publicados en el <em>Journal of Energy and Buildings<\/em>, una de las diez mejores revistas a nivel internacional en el \u00e1mbito de las tecnolog\u00edas de la construcci\u00f3n, y ha recibido en Madrid el Premio \u00c1ngel Herrera a la Mejora Labor de Investigaci\u00f3n en el \u00c1rea Polit\u00e9cnica, el 22 de enero.<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" width=\"696\" height=\"522\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/3-KZVnasWE4?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p>La <strong>climatizaci\u00f3n<\/strong> es responsable de m\u00e1s de la mitad del consumo de energ\u00eda en los hogares, suponiendo de media el 53,9% del consumo total. Predecir la temperatura es la mejor forma de <strong>optimizar la energ\u00eda necesaria para aclimatar una vivienda<\/strong>, puesto que, como explica el investigador de la CEU-UCH Juan Pardo, \u201cla energ\u00eda que requiere mantener la temperatura en un hogar es menor que la que hace falta para bajarla o subirla\u201d. El <strong>m\u00f3dulo predictivo<\/strong> dise\u00f1ado por el Grupo ESAI de la CEU-UCH re\u00fane par\u00e1metros como la cantidad de CO2, el n\u00famero de personas que habitan la vivienda o la temperatura exterior. \u201cEstos son algunos de los datos que registra el m\u00f3dulo para prever cu\u00e1ndo conviene activar el aire acondicionado o la calefacci\u00f3n o anticipar un posible exceso de consumo y ser as\u00ed m\u00e1s eficientes: reducimos la factura de la luz y al mismo tiempo respetamos m\u00e1s el medio ambiente, todo ello de forma autom\u00e1tica\u201d, se\u00f1ala Juan Pardo, director del <a href=\"https:\/\/www.uchceu.es\/departamento\/ciencias-fisicas-matematicas-computacion\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Departamento de Ciencias F\u00edsicas, Matem\u00e1ticas y de la Computaci\u00f3n<\/a> de la CEU-UCH.<\/p>\n<p><strong>Redes neuronales artificiales<\/strong><\/p>\n<p>El m\u00f3dulo dise\u00f1ado por los investigadores de la CEU-UCH es un <strong>agente inteligente para la generaci\u00f3n de predicciones<\/strong>, que trabaja a partir de los datos obtenidos mediante <strong>redes neuronales artificiales<\/strong>, implementadas en sistemas electr\u00f3nicos de reducidas dimensiones, que se conectan entre s\u00ed de forma inal\u00e1mbrica a trav\u00e9s de una red de sensores instalada dentro de una vivienda. \u201cEste formato permite reducir la cantidad de cableado que se instala dentro de un hogar, que tambi\u00e9n supone un considerable sobrecoste\u201d, se\u00f1ala el profesor de la CEU-UCH Juan Pardo. Sobre los resultados experimentales obtenidos, el profesor Pardo destaca que \u201cel modulo dise\u00f1ado ha logrado precisi\u00f3n en la <strong>predicci\u00f3n<\/strong> en un tiempo de entrenamiento relativamente corto: entre 4 y 5 d\u00edas. Las posibilidades de un sistema como este, capaz de aprender por s\u00ed mismo en un entorno nuevo, son inimaginables\u201d.<\/p>\n<p>Los resultados de la investigaci\u00f3n del Grupo ESAI de la CEU-UCH, publicados en <em>Journal of Energy and Buildings<\/em> con el t\u00edtulo \u00ab<em>On-line learning of indoor temperature forecasting models towards energy efficiency<\/em>\u00ab, tienen gran relevancia en el \u00e1mbito de los <strong>sistemas predictivos implantados en entornos desconocidos<\/strong>, en el \u00e1mbito del <strong>\u201caprendizaje online\u201d a partir de la utilizaci\u00f3n de redes neuronales<\/strong>. \u201cLo habitual para este tipo de sistemas es que recurran a grandes fuentes de datos para poder identificar cu\u00e1les son los patrones de comportamiento que permitan su aprendizaje. Nuestro trabajo, sin embargo, ha consistido en introducir un dispositivo sin esa base de conocimiento o gran base de datos, en un entorno totalmente nuevo, logrando que en pocos d\u00edas sea capaz de aprender de ese entorno y, por tanto, decirnos qu\u00e9 es lo que va pasar\u201d, se\u00f1ala el profesor Pardo.<\/p>\n<p><strong>Dom\u00f3tica eficiente<\/strong><\/p>\n<p>Este estudio del Grupo ESAI se enmarca en un proyecto m\u00e1s amplio que, mediante la utilizaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, pretende desarrollar <strong>modelos de redes neuronales con prop\u00f3sitos predictivos<\/strong> a partir de la observaci\u00f3n de los <strong>h\u00e1bitos de consumo energ\u00e9tico de los habitantes de una casa<\/strong>, para prever cu\u00e1les van a ser los ratios de energ\u00eda consumida y llegar a un balance entre los niveles de confort m\u00ednimos y el consumo racional de energ\u00eda. Estos sistemas se han testado en la dom\u00f3tica de monitorizaci\u00f3n de la vivienda SMLsystem, una casa autosuficiente mediante el consumo exclusivo de energ\u00eda solar dise\u00f1ada por los alumnos de Arquitectura de esta Universidad. Con la SMLsystem, la CEU-UCH compiti\u00f3 en el concurso Solar Decathlon Europe 2012, en el que participan las universidades que desarrollan la mejor tecnolog\u00eda en materia de construcci\u00f3n sostenible y uso eficiente de la energ\u00eda a nivel mundial. \u201cDe este proyecto se han podido recoger grandes cantidades de datos que han servido para el estudio experimental llevado a cabo en la investigaci\u00f3n ahora publicada\u201d, se\u00f1ala Juan Pardo.<\/p>\n<p><strong>Grupo ESAI<\/strong><\/p>\n<p>El <strong>grupo de investigaci\u00f3n ESAI (Embedded Systems and Artificial Intelligence Group)<\/strong>, que lidera el profesor Juan Pardo, est\u00e1 integrado por miembros del <a href=\"https:\/\/www.uchceu.es\/departamento\/ciencias-fisicas-matematicas-computacion\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Departamento de Ciencias F\u00edsicas, Matem\u00e1ticas y de la Computaci\u00f3n<\/a> de la CEU-UCH, que desarrollaban su investigaci\u00f3n tanto en esta Universidad como en grupos externos asociados a otras universidades, principalmente la Universidad Polit\u00e9cnica de Valencia y la Universidad de Valencia. Las \u00e1reas en las que desarrollan su labor investigadora est\u00e1n relacionadas con la inteligencia artificial, las t\u00e9cnicas estad\u00edsticas avanzadas, la optimizaci\u00f3n matem\u00e1tica, los dispositivos m\u00f3viles y los sistemas empotrados de tiempo real, incorporando ahora a su trabajo el tratamiento masivo de datos o Big Data.<\/p>\n<p>La empresa valenciana CETECK ya ha mostrado su inter\u00e9s en este \u00faltimo proyecto del Grupo ESAI en implementaci\u00f3n de redes neuronales en redes inal\u00e1mbricas de sensores para su aplicaci\u00f3n en el campo de la eficiencia energ\u00e9tica, con el objetivo de desarrollar sistemas dom\u00f3ticos inteligentes que puedan ser implantados tanto en viviendas y edificios, como en ambientes industriales.<\/p>\n<p>Este mismo grupo investigador ha desarrollado recientemente otro modelo predictivo aplicado a la salud: un <a href=\"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/matematicas-contra-la-epilepsia-ingenieros-informaticos-de-la-ceu-uch-disenan-un-algoritmo-matematico-que-predice-los-ataques-epilepticos-con-veinte-minutos-de-antelacion\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">algoritmo matem\u00e1tico que implantado mediante un microchip permite predecir un ataque epil\u00e9ptico con veinte minutos de antelaci\u00f3n<\/a>, de modo que los pacientes solo tendr\u00edan que medicarse antes del ataque y no durante todo el d\u00eda. Con este proyecto, el Grupo ESAI de la CEU-UCH ha obtenido el <strong>tercer premio en el concurso internacional <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/seizure-prediction\">American Epilepsy Society Seizure Prediction Challenge<\/a><\/strong>, para cient\u00edficos de datos o <em>data scientists<\/em> de todo el mundo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La investigaci\u00f3n ha sido publicada en el Journal of Energy and Buildings, una de las diez mejores revistas a nivel internacional en el \u00e1mbito de las tecnolog\u00edas de la construcci\u00f3n Investigadores del Grado en Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica de Sistemas de Informaci\u00f3n de la Universidad CEU Cardenal Herrera han desarrollado un m\u00f3dulo, basado en redes neuronales artificiales, [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":55337,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_uag_custom_page_level_css":"","footnotes":""},"categories":[1520,31,1423,39,17,28],"tags":[145,173,214,490],"class_list":["post-55336","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-engineering-and-architecture","category-nota-de-prensa-valencia","category-scientific-news","category-x-slider-investigacion","category-xmaquetacion","category-xnota-de-prensa","tag-dpto-ciencias-fisicas-matematicas-y-de-la-computacion","tag-eset","tag-grado-ingenieria-informatica","tag-grupo-esai"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.9 - 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