Mediante el análisis de datos en tiempo real, la IA puede prever las necesidades de climatización, ajustar las configuraciones según la ocupación y minimizar el uso innecesario de energía.
En un mundo donde la eficiencia energética y la sostenibilidad son prioridades globales, la climatización juega un papel crucial. Los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) representan una de las mayores fuentes de consumo energético en edificios, con impactos directos en las emisiones de carbono. Frente a este desafío, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una solución transformadora, capaz de revolucionar cómo se gestionan estos sistemas, optimizando su rendimiento y reduciendo su huella ambiental. El informe ‘AI-Powered HVAC in Educational Buildings: A Net Digital Impact Use Case’, elaborado por Rémi Paccou, director of Sustainability Research de Schneider Electric Sustainability Research Institute y Gauthier Roussilhe, investigador y estudiante de doctorado del RMIT, demuestra cómo los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) impulsados por IA pueden mejorar la eficiencia energética y la conservación del medio ambiente en los edificios. El informe examinó más de 87 edificios educativos de Estocolmo (Suecia) durante un prolongado periodo de tiempo en circunstancias de uso real. Entre 2019 y 2023, el estudio observó una reducción total de las emisiones de carbono de 65tCO2e/a, aproximadamente 60 veces la huella de carbono incorporada real del sistema de IA desplegado. En este artículo resumimos el contenido del estudio y del proyecto que demostró cómo el uso de tecnologías avanzadas puede generar ahorros significativos en energía y emisiones.
La IA no solo permite ajustes más precisos y dinámicos en la operación de los sistemas HVAC, sino que también facilita una integración más inteligente con infraestructuras existentes. Al analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, la IA identifica patrones de uso, ajusta configuraciones y mejora la eficiencia energética de manera continua. Su implementación en sectores como la educación, donde la climatización impacta directamente en el confort de estudiantes y profesores, ilustra su potencial transformador.
El desafío del consumo energético en edificios
Los edificios representan cerca del 40% del consumo energético global, y dentro de ellos, los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) son responsables de hasta el 50% de ese consumo. Este dato pone de manifiesto la magnitud del desafío: lograr una eficiencia energética significativa en edificios depende, en gran medida, de la capacidad de optimizar el uso de los sistemas HVAC. Sin embargo, estos sistemas no solo afectan el consumo energético, sino que también inciden directamente en las emisiones de carbono, lo que agrava su impacto ambiental.
En contextos urbanos, donde la densidad de edificios es alta, los sistemas HVAC sufren una gran presión para adaptarse a demandas variables y mantener el confort interior mientras reducen su consumo. Además, factores como el envejecimiento de la infraestructura, la heterogeneidad de los edificios y la falta de integración tecnológica dificultan aún más la implementación de mejoras sustanciales. En climas extremos, la demanda de calefacción o refrigeración puede poner a prueba los sistemas eléctricos, generando picos de consumo y aumentando la dependencia de fuentes de energía no renovables.
A pesar de estos retos, la innovación tecnológica está evolucionando para superarlos. La inteligencia artificial se presenta como una herramienta prometedora para abordar estos problemas, optimizando el rendimiento de los sistemas HVAC de manera que se logre un balance entre eficiencia energética y confort. Por ejemplo, mediante el análisis de datos en tiempo real, la IA puede prever las necesidades de climatización, ajustar las configuraciones según la ocupación y minimizar el uso innecesario de energía. Esto no solo reduce el consumo, sino que también prolonga la vida útil de los equipos.
Sin embargo, la adopción de estas tecnologías no está exenta de obstáculos. Las limitaciones presupuestarias, la falta de formación técnica y la resistencia al cambio son barreras comunes. En este contexto, la implementación de políticas públicas que incentiven la innovación y la sostenibilidad se vuelve indispensable para facilitar la transición hacia un modelo más eficiente y respetuoso con el medio ambiente.
Cómo funciona la IA en sistemas HVAC
La inteligencia artificial está redefiniendo la manera en que los sistemas de HVAC gestionan la climatización en edificios, marcando un antes y un después en la eficiencia energética. A través de algoritmos avanzados, aprendizaje automático y la integración con infraestructuras tecnológicas, la IA permite a estos sistemas adaptarse dinámicamente a las necesidades de los ocupantes y a las condiciones ambientales en tiempo real.
Los pilares técnicos de la IA en HVAC
La clave del funcionamiento de la IA radica en su capacidad para procesar datos en grandes volúmenes, provenientes de sensores integrados en los edificios. Estos dispositivos miden variables como temperatura, niveles de dióxido de carbono, ocupación de espacios y condiciones climáticas externas. Con esta información, los algoritmos de IA ajustan automáticamente los setpoints del sistema HVAC, optimizando el consumo energético y garantizando el confort de los ocupantes.
Una de las técnicas más utilizadas es el aprendizaje profundo (deep learning), que permite a los sistemas predecir el comportamiento futuro con base en datos históricos. Por ejemplo, el sistema puede prever un aumento de la temperatura debido a la afluencia de personas y ajustar la ventilación con antelación, evitando picos de consumo energético.
Integración con sistemas de gestión de edificios (BMS)
Para maximizar su efectividad, la IA opera en conjunto con los sistemas de gestión de edificios (BMS). Estos sistemas actúan como el cerebro central, recopilando y transmitiendo datos desde los sensores al módulo de IA. Además, facilitan la comunicación con otros dispositivos IoT, creando un ecosistema interconectado que permite la optimización de todos los procesos relacionados con la climatización.
Por ejemplo, el BMS puede coordinar la IA con sistemas de iluminación o equipos de ventilación para evitar sobrecargas energéticas. Asimismo, a través de redes IoT, la IA puede recibir datos externos como pronósticos climáticos o tarifas eléctricas, ajustando el sistema HVAC para maximizar el ahorro.
Aplicaciones prácticas y ejemplos
Entre las capacidades más destacadas de la IA se encuentra la detección y diagnóstico de fallos. Los sistemas pueden identificar anomalías en el funcionamiento del equipo, como válvulas defectuosas o problemas de flujo de aire, antes de que se conviertan en averías mayores. Esto no solo mejora la eficiencia, sino que también reduce los costes de mantenimiento.
Otro avance significativo es la optimización basada en ocupación. Utilizando sensores de movimiento y datos de redes WiFi, la IA detecta cuándo y dónde están los ocupantes en un edificio, ajustando automáticamente la climatización en esas áreas. Esto resulta especialmente útil en espacios de gran afluencia o uso intermitente, como auditorios o salas de reuniones.
Ventajas frente a sistemas tradicionales
A diferencia de los sistemas HVAC tradicionales, que operan bajo horarios predefinidos y parámetros estáticos, los sistemas potenciados por IA aprenden y evolucionan con el tiempo. Cada ajuste realizado por el sistema se basa en datos más precisos, aumentando su eficiencia a medida que acumula experiencia. Además, esta capacidad adaptativa elimina la necesidad de supervisión humana constante, liberando recursos para tareas estratégicas.
Contexto del estudio
El proyecto liderado por SISAB (Skolfastigheter i Stockholm AB), en colaboración con Schneider Electric, se llevó a cabo en 87 edificios educativos de Estocolmo. SISAB gestiona más de 600 propiedades que incluyen escuelas y guarderías, con una superficie de más de un millón de metros cuadrados. Con un consumo energético anual de 250 GWh y un gasto de 29,4 millones de euros, cualquier incremento en la eficiencia, por pequeño que sea, tienen un impacto significativo tanto económica como medioambientalmente.
Antes de 2013, SISAB enfrentaba desafíos debido a la falta de integración en los sistemas de gestión de edificios (BMS) y a la diversidad de interfaces de proveedores. En respuesta, se implementó un centro de operaciones centralizado y una red de más de 20,000 sensores para recopilar datos en tiempo real, sentando las bases para la introducción de IA.
Resultados
La solución adoptada, conocida como SOLIDA (SISAB Online Intelligent Data Analysis), utilizó un enfoque basado en IA para optimizar los puntos de ajuste del sistema HVAC cada 15 minutos. Este sistema permitió ajustes dinámicos basados en datos históricos y predicciones climáticas, logrando los siguientes resultados entre 2019 y 2023:
- Reducción en consumo energético:
Calefacción: de 76,586 MWh a 74,198 MWh, un ahorro del 3.12%.
Electricidad: de 39,489 MWh a 35,962 MWh, una disminución del 8.93%. - Reducción en emisiones de carbono:
Emisiones totales disminuyeron en 259.17 tCO2e, de las cuales 109.87 tCO2e provinieron de calefacción y 149.3 tCO2e de electricidad.
Estos ahorros demostraron la eficacia de la IA para reducir tanto los costes como el impacto ambiental en edificios educativos, sin comprometer la calidad del confort interior.
Impactos indirectos
El estudio también identificó varios efectos colaterales significativos:
Obsolescencia acelerada de componentes: Los ajustes frecuentes realizados por la IA redujeron la vida útil de los controladores HVAC de 10 años a poco más de 4 años, aumentando los costes de reemplazo y las emisiones asociadas.
Aumento en el uso de servidores: La solución incrementó el uso de CPU y memoria en los servidores de SISAB entre un 5% y 10%. Aunque el impacto ambiental de este aumento fue mínimo gracias al sistema de generación de energía bajo en carbono de Suecia hay que tener en cuenta este aspecto.
Reducción de quejas de ocupantes: Los ajustes dinámicos mejoraron la calidad del aire y la temperatura, disminuyendo las quejas relacionadas con el confort.
Lecciones aprendidas y replicabilidad
El proyecto de Estocolmo es un ejemplo de cómo la IA puede implementarse de manera efectiva en edificios con infraestructura variada y uso intensivo. Su éxito no solo radica en los ahorros energéticos, sino también en su capacidad para operar en conjunto con sistemas existentes, minimizando la necesidad de renovaciones costosas.
Además, el enfoque utilizado en este caso ofrece un marco replicable para otros contextos urbanos. Con una planificación adecuada y un diseño centrado en datos, la IA puede ser implementada en diferentes tipos de edificios y regiones, amplificando su impacto global en la lucha contra el cambio climático.
Reducción de emisiones y ahorro de costes operativos
Los sistemas HVAC potenciados por IA destacan por su capacidad para equilibrar eficiencia energética y reducción de emisiones. En el caso del proyecto de Estocolmo, se lograron disminuciones significativas en el consumo de calefacción (3.12%) y electricidad (8.93%) entre 2019 y 2023. Estos ahorros se tradujeron en una reducción anual promedio de 64.8 tCO2e, evidenciando un impacto ambiental favorable y alineado con los objetivos de sostenibilidad.
Desde el punto de vista económico, estas mejoras permiten a los administradores de edificios reducir notablemente los costes operativos. En un portafolio como el de SISAB, con un gasto anual de 29.4 millones de euros en energía, incluso pequeños incrementos en eficiencia suponen un importante ahorro económico.
Ventajas para propietarios y comunidades
La IA también contribuye a mejorar el confort interior de los edificios, lo que repercute positivamente en la productividad y el bienestar de los ocupantes, especialmente en espacios educativos o de trabajo. Además, al reducir el consumo energético en horas pico, los edificios optimizados ayudan a disminuir la carga sobre las redes eléctricas locales, contribuyendo a una mayor estabilidad energética en las comunidades.
Otro aspecto relevante es la prolongación de la vida útil de los equipos HVAC gracias a un funcionamiento más eficiente. Aunque el proyecto identificó un impacto negativo en la vida útil de ciertos controladores, el uso de la IA podría minimizar otros riesgos relacionados con el desgaste prematuro en componentes básicos, siempre que se implementen mejoras tecnológicas.
Reinversión de los ahorros en mejoras sostenibles
Uno de los aspectos más destacados del proyecto de Estocolmo es el potencial de reinversión de los ahorros generados. Los fondos liberados gracias a la reducción del consumo energético pueden destinarse a la renovación de la instalación adquiriendo tecnologías más avanzadas o incluso programas de formación sobre sostenibilidad. Por ejemplo, SISAB podría utilizar parte de los ahorros para implementar soluciones complementarias, como sistemas solares fotovoltaicos o baterías de almacenamiento energético, maximizando aún más el impacto de las tecnologías inteligentes.
Con información de interempresas.net