Ecosistema de dispositivos IoT con Big Data y la IA del futuro

SPC, la compañía tecnológica española especializada en dispositivos smart y de electrónica de consumo, ha presentado en el marco del Mobile World Congress 2023 (MWC) un ecosistema de dispositivos IoT alimentados por una tecnología rupturista e innovadora que combina la IA del futuro, el Reinforcement Learning (RL), con el Big Data. Estas dos tecnologías, junto con los dispositivos smart home de SPC, suponen el paso definitivo del hogar conectado al hogar verdaderamente inteligente, un hogar completamente autónomo capaz de tomar decisiones que reporten al usuario una mejor eficiencia energética y un mayor ahorro en las facturas de la luz y el gas.

Para conseguir este avance en nuestros hogares, la compañía colabora con BigDa Solutions, la startup data-driven de referencia en ofrecer soluciones de gestión energética inteligentes a las grandes plantas industriales. En este tándem, el equipo de BigDa Solutions cede su expertise alcanzado a lo largo de sus más de 7 años de experiencia en el sector industrial para el desarrollo de modelos predictivos y previsiones energéticas orientadas a optimizar el consumo energético. Ahora, gracias a esta colaboración, SPC pone a disposición del consumidor final todo el conocimiento adquirido por su partner y las tecnologías empleadas hasta ahora en la gran industria, haciéndolas accesibles a todo el público.

Por su parte, SPC aporta no solo su completo ecosistema de aparatos inteligentes de control climático de nuestro hogar (termostatos, válvulas inteligentes o controladores de aparatos infrarrojos entre otros), sino también un profundo conocimiento de las tecnologías necesarias para crear productos smart home, adquirido a lo largo de estos más de cinco años en los que la compañía lleva desarrollando este tipo de dispositivos.

El Big Data recopila y gestiona los insights meteorológicos y los datos históricos de medición en el hogar

El primer vértice de este triángulo es el Big Data, la tecnología que recopila y gestiona información sobre las predicciones meteorológicas, como condicionante externo que afecta al entorno en el que se encuentra el dispositivo de SPC, así como todo el histórico de mediciones en el hogar recogidos por este.

Para establecer estas predicciones meteorológicas, se emplea un sistema de mallado 3D global que genera la previsión y define unas condiciones de temperatura, humedad, presión, viento… cuya evolución en el tiempo puede ser predecible a través de la dinámica de la atmósfera mediante los modelos numéricos de meteorología (NWP). Estos NWP permiten hacer "zoom" (técnica downscaling) para determinar qué es lo que sucede en un punto concreto de la geografía, en nuestra ciudad, por ejemplo.

Así, este novedoso proyecto es capaz de “anticiparse” a las condiciones meteorológicas que se van a dar en un punto geográfico muy preciso, a la vez que dispone de información pasada sobre cómo el dispositivo actuó ante una situación con condicionamientos similares.

¿Qué aporta la IA del futuro a los dispositivos inteligentes de SPC?

Una vez toda esa información masiva, privada y avanzada está almacenada en el BigData, entra en juego el segundo vértice de este desarrollo, el Reinforcement Learning, o IA del futuro. Los nuevos dispositivos SPC recogen datos del hogar que, junto a los datos de predicción meteorológica, crean modelos predictivos de IA que utilizan el Reinforcement Learling (RL). Esta rama de la inteligencia artificial permite dotar a los productos smart home de la compañía de una capacidad de aprendizaje individualizada en su entorno (hogar), que es también su centro de entrenamiento donde evolucionan y mejoran cada día hasta lograr la excelencia. Y lo hacen tomando decisiones por sí mismos en base a los hábitos del hogar sobre los sistemas que se le permitan: subir o bajar la temperatura de una estancia, encender/apagar la calefacción…

De esta forma, los dispositivos buscan, a través de ese entrenamiento continuo, optimizar la consecución del objetivo que se les haya asignado (también conocido como reward o recompensa) a través de ciertos criterios. En este caso, la recompensa es el ahorro en la factura de luz o gas, y la política de criterios es mantener la temperatura dentro de unos valores de consigna definidos para un periodo determinado.

El Big Data y el RL se combinan con los dispositivos smart home para crear un hogar autónomo

De la unión de la tecnología recopiladora de datos a gran escala y los algoritmos y técnicas para imitar, e incluso superar, la inteligencia humana es de lo que SPC hace uso para dar el salto del hogar conectado al hogar realmente inteligente.

Al cruzar toda la información del Big Data y el RL entre sí y conjugarla con los dispositivos smart home de SPC, nace este desarrollo inteligente que persigue el mayor ahorro energético de forma automatizada y autónoma.

La única intervención del usuario será introducir en la app de gestión de los dispositivos la información de las tarifas de luz y gas que tiene contratadas, y la temperatura objetivo que quiere alcanzar a una hora establecida a fin de que el ecosistema trabaje sobre todo en aquellas franjas horarias más económicas.

“El proyecto que hemos desarrollado permitirá automatizar por completo la gestión energética del hogar en lo que respecta a la climatización, ya sea de los sistemas de calefacción de gas o eléctricos o los aparatos de aire acondicionado”, subraya Teresa Acha-Orbea, directora general de SPC. Los dispositivos inteligentes de la compañía basados en esta tecnología propia tan vanguardista son completamente autónomos: podrán autogobernarse y autorregularse ellos mismos a partir de su propia experiencia y gracias también a las predicciones meteorológicas de las que se alimentan. “De esta manera, nos facilitarán la vida porque ya no deberemos estar pendiente de encenderlos o apagarlos, sino que serán ellos mismos los que, partiendo de la premisa del ahorro y la eficiencia energética, lo hagan”, añade la responsable de SPC.

De hecho, si las predicciones meteorológicas apuntan a olas de frío o de calor, el sistema actuará de manera preventiva en consecuencia, ajustando de forma automática la temperatura del hogar y optimizando el uso de la energía para mantener un consumo eficiente que no impacte de forma negativa en la factura, siempre teniendo en cuenta las tarifas contratadas y a qué horas sale más económico consumir energía. El sistema, dado que es autodidacta, tiene capacidad para aprender de su propia experiencia y será cada vez más eficiente en sí mismo.

Este desarrollo tecnológico pionero es un avance más en la estrategia de SPC por estar a la vanguardia de la smart home en España, como ya lo estuvo en su día al ser la primera empresa española en desarrollar un ecosistema de productos IoT para el hogar bajo un único estándar. Además, supone el paso definitivo para acercar al gran consumo tecnologías que, hasta ahora, estaban reservadas únicamente al entorno industrial y que suponen un gran avance en la gestión de la eficiencia energética en los hogares.

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