El objetivo de la startup catalana The Predictive Company es aterrizar en el mercado de la construcción el concepto de "edificio inteligente" para que este deje de ser una entelequia o algo abstracto. Así, han desarrollado una software que permite el control inteligente de los sistemas de climatización en los edificios para lograr que un edificio sea capaz de ahorrar hasta el 30% de su consumo de energía y de emisiones C02 cada año.

Se trata de un asistente capaz de aprender los patrones de uso del edificio y generar perfiles energéticos de cada usuario, lo que permite anticipar comportamientos y necesidades para una gestión optimizada de la energía. Este sistema se integra en un servicio software que trabaja en nube, lo que permite "una conectividad compatible con cualquier sistema de gestión energético ya existente en los edificios", explican a INNOVADORES dos de sus fundadores, Alonzo Romero y Natalia Skwarek.

El control predictivo del sistema de clima se consigue gracias a «una combinación única de procedimientos de ingeniería de sistemas y algoritmos de inteligencia artificial» y una de sus ventajas competitivas es su "capacidad de autoaprendizaje" para poder "descubrir el perfil de uso de cada edificio, determinar sus necesidades futuras y optimizar la operación de los sistemas de clima y, de este modo, minimizar consumos, costes y emisiones".

El software de esta spin off de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) conecta los datos de un edificio (extraídos de su Building Mananging System) con otras variables externas (temperatura, humedad, viento…) para generar su gemelo digital y una predicción precisa de sus necesidades energéticas futuras, con el objetivo de ser capaz de "un funcionamiento autónomo y optimizado de las máquinas", subraya Romero.

Aunque la spin off se fundó hace poco más de un año, se trata de un proyecto que lleva un década en desarrollo en el centro de investigación de la UPC con los investigadores Luis Romeral (experto en eficiencia energética) y del Miguel Delgado (especializado en inteligencia artificial e internet de las cosas). Y es en este centro donde se ha desarrollado la tecnología de IA aplicada a la eficiencia energética y para llegar a un mercado más amplio se creó esta startup.  

A diferencia de los modelos predictivos que ya existen en el mercado, este sistema destaca por su capacidad de autoaprendizaje, lo que permite una mayor personalización, insiste Romero. Además, los algoritmos de este sistema también son capaces de anticiparse y detectar próximos fallos en la maquinaria que ya está instalada en el edificio, con lo que incorpora la automatización en el área del mantenimiento predictivo.

Este sistema ya se ha aplicado en el entorno de edificios de una universidad: «No solo han identificado potenciales ahorros, sino que también han detectado que se pueden automatizar ciertas tareas». 

Asimismo, también se ha implementado en oficinas de bancos, en las que se ha logrado un ahorro del 20%. Más allá de los edificios comerciales y oficinas, ahora también están en conversaciones para integrar su sistema en centros hospitalarios en un futuro, señala Natalia Skwarek.