IA / Eficiencia Energetica
CONSUMIA
pibiCo — I+D+i, Asturias (2026)
Optimizacion energetica inteligente con IA explicable y variables exogenas
2026
Ano
Asturias
Ubicacion
15-25%
Ahorro
5
Pilotos
Plataforma avanzada de optimizacion energetica con IA explicable para PYMEs y usuarios residenciales. Combina una red distribuida de sensores IoT (Shelly con MQTT abierto), analitica predictiva con redes neuronales interpretables (LSTM, GRU, TCN con SHAP), y correlacion con variables exogenas (meteorologia, tarifas dinamicas, ocupacion) para reducir el consumo energetico un 15-25%.
Objetivos Tecnicos
- Arquitectura IoT hibrida con >1.000 dispositivos simultaneos, gateways Raspberry Pi CM4 y MQTT adaptativo
- IA Explicable con modelos LSTM/GRU/TCN, precision >85% a 24h e interpretabilidad SHAP >75%
- Correlacion de variables exogenas con APIs meteorologicas (AEMET, Copernicus), tarifas dinamicas y ocupacion
- Deteccion predictiva de anomalias con Isolation Forest y autoencoders variacionales, falsos positivos <5%
- Dashboards adaptativos con Frappe/ECharts, almacenamiento hibrido InfluxDB + MariaDB y PWA responsive
Resultados Esperados
- Plataforma CONSUMIA completa con IA explicable y red IoT distribuida
- Reduccion del 15-25% del consumo energetico con evidencia estadistica significativa
- Tasa de aceptacion >60% de recomendaciones por usuarios finales
- Solicitud de patente de algoritmos de IA explicable para eficiencia energetica
- Reduccion cuantificada de emisiones CO2 con certificacion de impacto ambiental
Tecnologias
Plan de Desarrollo
- Fase 1 (Meses 1-3): Analisis, diseno de arquitectura IoT/IA y planificacion de infraestructura
- Fase 2 (Meses 4-9): Desarrollo core: infraestructura IoT, modelos de IA, correlacion de variables exogenas e integracion de bases de datos
- Fase 3 (Meses 10-12): Integracion y validacion: deteccion de anomalias, dashboards adaptativos y testing
- Fase 4 (Meses 10-12): Despliegue piloto en 5 instalaciones y preparacion de comercializacion SaaS
Galeria
