A RITMO DE STARTUP

El objetivo de la startup catalana The Predictive Company es aterrizar aterrizar en el mercado de la construcción el concepto de «edificio inteligente» para que este deje de ser una entelequia entelequia o algo abstracto. Así, han desarrollado una software que permite permite el control inteligente de los sistemas de climatización en los edificios 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 energéticos de cada usuario, lo que permite anticipar comportamientos y necesidades necesidades para una gestión optimizada optimizada de la energía. Este sistema se integra integra en un servicio software que trabaja en nube, lo que permite «una conectividad compatible con cualquier cualquier sistema de gestión energético ya existente en los edificios», explican explican a INNOVADORES dos de sus fundadores, Alonzo Romero y Natalia Natalia Skwarek.

El control predictivo del sistema de clima se consigue gracias a «una combinación única de procedimientos procedimientos de ingeniería de sistemas y algoritmos de inteligencia artificial» y una de sus ventajas competitivas es su «capacidad de autoaprendizaje» 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, consumos, costes y emisiones».

El software de esta spin off de la Universitat Politècnica de Catalunya Catalunya (UPC) conecta los datos de un edificio (extraídos de su Building

Mananging System) con otras variables variables externas (temperatura, humedad, humedad, viento…) para generar su gemelo gemelo digital y una predicción precisa precisa de sus necesidades energéticas futuras, con el objetivo de ser capaz de «un funcionamiento autónomo y optimizado de las máquinas», subraya 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 investigación de la UPC con los investigadores investigadores Luis Romeral (experto en eficiencia eficiencia energética) y del Miguel Delgado (especializado en inteligencia 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 amplio se creó esta startup.

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

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

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