En la búsqueda de una vida sostenible, los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) desempeñan un papel crucial, representando una gran parte del consumo energético en edificios residenciales. A medida que la necesidad de gestionar la energía se vuelve más urgente, surgen soluciones innovadoras que mejoran la eficiencia sin sacrificar la comodidad. Una de estas soluciones prometedoras es la implementación de controles HVAC conscientes de la ocupación, que han demostrado un potencial de ahorro energético entre el 20% y el 50% en los hogares.
A pesar de sus ventajas, la tecnología para detectar la ocupación ha enfrentado varios desafíos, como períodos de recuperación prolongados, preocupaciones sobre la privacidad y cuestiones relacionadas con la comodidad del usuario. Además, existe una creciente presión para desarrollar tecnologías avanzadas que no solo controlen el uso de energía, sino que también mejoren la calidad del aire interior.
Introducción al aprendizaje por refuerzo cuántico
Para abordar estos desafíos, los investigadores han comenzado a explorar métodos de control inteligente basados en los principios de la computación cuántica. Un enfoque particularmente prometedor es el aprendizaje por refuerzo cuántico (QRL), que puede mejorar significativamente la velocidad y efectividad de los procesos de aprendizaje automático, gestionando hábilmente las complejidades de la dinámica de los edificios en el mundo real.
Hallazgos de investigación desde Corea del Sur
Un grupo de científicos de Corea del Sur, liderado por Sangkeum Lee, profesor asistente de Ingeniería de Computadoras en la Universidad Nacional de Hanbat, ha presentado recientemente una aplicación innovadora de QRL en sistemas de HVAC y gestión energética residencial. Su investigación, publicada en la revista Energy and AI, marca la primera vez que se demuestra el aprendizaje por refuerzo mejorado cuánticamente en este contexto.
Según el Dr. Lee, la principal ventaja de QRL sobre los métodos tradicionales de aprendizaje por refuerzo radica en su capacidad para navegar de manera eficiente a través de complejos espacios de estado y acción. Esta capacidad permite una mayor precisión en el control de HVAC en múltiples zonas de entornos residenciales. El marco propuesto integra la detección de ocupación en tiempo real mediante técnicas de aprendizaje profundo con datos operativos, que incluyen tendencias de consumo energético, información de control del aire acondicionado y variaciones en las temperaturas externas.
Ventajas tecnológicas y simulaciones
El marco innovador introducido por los investigadores incorpora características como el enfriamiento multi-zona, que permite el control individualizado de la temperatura en diversas secciones de un edificio. Además, utiliza técnicas de agrupamiento para organizar puntos de datos similares, lo que permite ajustes en tiempo real en las estrategias de enfriamiento. Este enfoque unificado optimiza la comodidad del usuario mientras minimiza los costos energéticos y las emisiones de carbono.
Métricas de rendimiento
En su estudio, los investigadores llevaron a cabo simulaciones basadas en datos reales de 26 hogares durante un periodo de tres meses. Los resultados demostraron que el sistema de control de HVAC basado en QRL superó significativamente el rendimiento de métodos establecidos, como el gradiente de política determinista profundo y las técnicas de optimización de políticas proximales. Notablemente, el marco QRL logró reducciones del 63% y del 62.4% en el consumo energético, junto con disminuciones respectivas del 64.4% y del 62.5% en los costos eléctricos, todo mientras se aseguraba el confort térmico.
El método propuesto está diseñado para ser amigable con la retroalimentación, compatible con sensores estándar para temperatura, ocupación y dióxido de carbono, así como con equipos y termostatos de HVAC comunes. Además, su robustez asegura que pueda manejar incertidumbres de manera efectiva, acomodando pronósticos ruidosos relacionados con el clima y patrones de ocupación, así como limitaciones de dispositivos. Su marco generalizable también permite la escalabilidad desde apartamentos individuales hasta pequeños edificios y microredes.
Implicaciones y aplicaciones futuras
El Dr. Lee destacó las posibles aplicaciones de su marco QRL, que pueden implementarse en termostatos inteligentes y sistemas autónomos de gestión energética del hogar. Esta tecnología puede optimizar sin problemas los niveles de confort, las facturas de energía y las emisiones sin necesidad de ajustes manuales. Además, tiene un gran potencial para iniciativas de respuesta a la demanda de servicios públicos y programas de tarifas horarias, permitiendo un control automatizado que se alinea con los patrones de consumo energético.
A gran escala, el control HVAC basado en QRL podría adaptarse para aplicaciones comunitarias o en campus a través de edificios eficientes interactivos con la red y plantas de energía virtuales (VPP). Al permitir la coordinación entre millones de hogares, esta tecnología podría estabilizar las redes que dependen en gran medida de fuentes de energía renovable, manteniendo al mismo tiempo una calidad ambiental interior personalizada dentro de los límites de carbono establecidos.
A pesar de sus ventajas, la tecnología para detectar la ocupación ha enfrentado varios desafíos, como períodos de recuperación prolongados, preocupaciones sobre la privacidad y cuestiones relacionadas con la comodidad del usuario. Además, existe una creciente presión para desarrollar tecnologías avanzadas que no solo controlen el uso de energía, sino que también mejoren la calidad del aire interior.0
