Cómo la IA, el ML, el RL y el DL están transformando los Sistemas de Gestión de Edificios (BMS)

Las principales innovaciones están remodelando la forma en que los edificios se gestionan, supervisan y optimizan, lo que conlleva mejoras significativas en:

• la eficiencia energética
• el ahorro de costes operativos
• el uso de recursos
• el confort de los ocupantes
• la resiliencia operativa y la excelencia en los servicios e instalaciones

Al aprovechar conocimientos basados en datos, estos sistemas se vuelven más inteligentes, sostenibles y eficientes, estableciendo nuevos estándares en sostenibilidad y excelencia operativa. Los Sistemas de Gestión Energética de Edificios (BEMS, por sus siglas en inglés) orientados a energías renovables complementan a menudo a los BMS dentro de soluciones de edificios totalmente integradas, que también hacen un uso creciente de sistemas IoT para la monitorización y el control.

Los Sistemas de Automatización y Gestión de Edificios (BAMS) también están integrando automatización avanzada, inteligencia artificial y tecnologías IoT para ofrecer capacidades predictivas y una gestión estratégica de estos sistemas.

Estos sistemas, en conjunto, supervisan y controlan operaciones generales del edificio como climatización (HVAC), iluminación, alarmas y seguridad. Ayudan a los edificios a ahorrar energía, mejorar el confort de los usuarios y generar importantes ahorros económicos.

Este artículo explora por tanto el impacto transformador de las tecnologías clave de gestión de edificios (BMS), respaldado por ejemplos reales y datos clave que demuestran su efecto sobre el consumo energético, los costes, el confort de los ocupantes y el bienestar humano.

La Inteligencia Artificial (IA), los Sistemas de Gestión de Edificios (BMS), el Internet de las Cosas (IoT) y la conectividad son tecnologías interconectadas que, en conjunto, transforman las operaciones de los edificios, la gestión energética y la sostenibilidad en ecosistemas seguros y conectados. Los sistemas tipo BMS actúan como plataformas centralizadas para recopilar datos, visualizar información en paneles de control y automatizar el control y monitoreo de los sistemas del edificio, como calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC), iluminación y seguridad, con el objetivo de garantizar la eficiencia operativa. Las tecnologías IoT proporcionan la infraestructura necesaria para la recopilación de datos en tiempo real mediante sensores y dispositivos interconectados. Estos sistemas permiten monitorear variables como la temperatura, la humedad, la calidad del aire, el consumo energético y los niveles de ocupación.

La conectividad segura y resiliente constituye la columna vertebral de estos sistemas, al permitir una comunicación fluida pero segura y privada entre múltiples dispositivos IoT, sistemas BMS y soluciones de IA (junto con sus protocolos). Además, facilita interacciones seguras con redes externas como la red eléctrica, bases de datos remotas o sistemas de calefacción urbana. La IA procesa los datos recopilados utilizando análisis avanzados y modelos de aprendizaje automático (ML) para habilitar el control predictivo, el mantenimiento, la detección de fallos y anomalías, y la optimización de los sistemas.

En conjunto, estas tecnologías crean un ecosistema sincronizado que permite la toma de decisiones inteligente, la gestión energética dinámica y ajustes automatizados confiables. Transforman así los edificios tradicionales en entornos proactivos, adaptativos y flexibles que respaldan la sostenibilidad y los objetivos NetZero.

El IoT está desempeñando un papel transformador en la gestión de edificios (BMS). Los dispositivos IoT, como sensores inteligentes y otros dispositivos conectados, recopilan datos en tiempo real sobre parámetros como el consumo energético, la temperatura, la humedad, la calidad del aire, la ocupación, el rendimiento de los equipos y el estado estructural del edificio.

• El IoT ayuda a automatizar sistemas BAMS como la iluminación, la climatización (HVAC) y la refrigeración, en función de la ocupación y las condiciones ambientales. Esto permite que dispositivos heterogéneos se comuniquen, envíen datos y reciban órdenes de control de forma segura. Además, permite integrar sistemas antiguos y nuevos en una gestión coordinada, especialmente útil en edificios más antiguos, evitando fallos, fugas, tiempos de inactividad y reduciendo los costes de mantenimiento.
• El IoT también da soporte a los “Digital Twins” o Gemelos Digitales: réplicas virtuales de edificios físicos que permiten la visualización, simulación, optimización y aprendizaje de los sistemas en tiempo real.
  Al automatizar respuestas ante condiciones dinámicas del edificio, los usuarios o el entorno —aprendidas mediante IA y ML—, el IoT, los BMS y los BAMS pueden ajustar la ventilación, la calefacción o la iluminación según la ocupación, el estado del edificio o factores ambientales. Esto mejora la eficiencia de gestión en instalaciones grandes o múltiples.
• Los sensores IoT también monitorizan parámetros clave que afectan al confort humano, como la temperatura, la humedad, las partículas en suspensión o las concentraciones de CO₂, para mantener condiciones interiores saludables y aumentar el bienestar. Las plataformas IoT ofrecen gestión de dispositivos y conectividad a través de paneles de control, permitiendo la toma de decisiones en tiempo real.
• Además, el IoT impulsa los sistemas de energía inteligente mediante la monitorización energética, el control adaptativo y la gestión de la demanda. Fomenta prácticas de ahorro energético y permite una asignación dinámica de recursos para un uso eficiente de la energía, el agua y otros recursos esenciales.

Dado que las soluciones IoT son modulares y escalables, facilitan la creación de sistemas interconectados que pueden adaptarse o integrarse con tecnologías nuevas y futuras. Cuando se combinan con inteligencia artificial avanzada, las soluciones IoT optimizan aún más los sistemas del edificio, mejorando la eficiencia operativa y la experiencia de los ocupantes mediante el uso de grandes conjuntos de datos; locales, temporales y globales, simulaciones y aprendizaje continuo. Esto transforma los BMS tradicionales en sistemas inteligentes, adaptativos y alineados con la sostenibilidad.

La Inteligencia Artificial (IA), el Aprendizaje Automático (ML), el Aprendizaje por Refuerzo (RL) y el Aprendizaje Profundo (DL) están transformando los sistemas de gestión de edificios (BMS) de formas diferenciadas:

• IA (Inteligencia Artificial): La IA actúa como el “cerebro” o la “mente” del edificio, permitiendo que los sistemas aprendan a partir de los datos, tomen decisiones y mejoren con el tiempo. Impulsa los BMS modernos al realizar tareas como el autoaprendizaje, la toma de decisiones y la optimización dinámica. Las herramientas de IA utilizan datos históricos, en tiempo real, localizados y globales recopilados por sensores IoT para ajustar dinámicamente las operaciones del edificio (incluyendo iluminación, calefacción, uso de energía, ventilación y climatización HVAC). El análisis predictivo permite anticipar la demanda energética, reduciendo el desperdicio y mejorando la eficiencia.
• ML (Aprendizaje Automático): El ML, un subconjunto de la IA, permite a los sistemas identificar patrones en los datos y realizar predicciones. Algoritmos de ML como las redes neuronales artificiales (ANN), las máquinas de vectores de soporte (SVM) y los bosques aleatorios (RF) se utilizan ampliamente para la previsión energética, la detección de fallos y la identificación de anomalías en conjuntos de datos recopilados o en tiempo real.
• DL (Aprendizaje Profundo): El DL, un subconjunto del ML, utiliza capas de “neuronas virtuales” para analizar datos complejos y realizar predicciones precisas. Modelos de DL como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes de memoria a largo y corto plazo (LSTM) son muy eficaces para manejar datos de gestión de edificios (BMS) que son masivos, de alta dimensión y dependientes del tiempo.
• RL (Aprendizaje por Refuerzo): El RL se centra en entrenar sistemas que aprenden a tomar decisiones a través de la interacción con su entorno y el aprendizaje basado en los resultados. Por ejemplo, algoritmos de RL ajustan dinámicamente la configuración del HVAC basándose en datos en tiempo real y múltiples variables, como los niveles de ocupación o las condiciones climáticas, con el objetivo de minimizar el consumo energético sin sacrificar el confort de los ocupantes.
• Modelos híbridos combinan técnicas de ML y DL para mejorar su precisión y robustez. Por ejemplo, marcos basados en ML optimizados mediante algoritmos inspirados en la naturaleza, como el particle swarm optimisation (PSO) y el firefly algorithm (FA), mejoran la precisión de las predicciones ajustando automáticamente los hiperparámetros (a) a medida que surgen nuevos datos. También desempeñan un papel clave en la monitorización de la calidad del aire y la seguridad, calibrando sensores y detectando incoherencias en los datos. Las arquitecturas híbridas de aprendizaje profundo, como CNN-BiLSTM (b), ayudan a predecir concentraciones de contaminantes y a optimizar las operaciones del HVAC. Analizan los patrones de uso de electrodomésticos y los niveles de CO₂ para detectar la ocupación con alta precisión y estimar el consumo eléctrico en sistemas distribuidos.

(a) Hiperparámetros son parámetros que se definen antes del entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático. No se aprenden automáticamente a partir de los datos, pero influyen directamente en cómo aprende y generaliza el modelo. Es esencial elegirlos y ajustarlos adecuadamente para lograr un buen rendimiento.

(b) CNN-BiLSTM mejora las predicciones de gestión energética al combinar la capacidad de análisis espacial (CNN) con el análisis temporal (BiLSTM), reduciendo errores y alcanzando alta precisión en la predicción del consumo energético y parámetros ambientales. Es especialmente útil en escenarios dinámicos y para predicciones a múltiples pasos adelante.

Gestión Energética

La energía térmica (calefacción y refrigeración) representa casi el 50 % del consumo final de energía en los edificios de la UE, siendo por tanto uno de los mayores costes. A nivel global, los sistemas HVAC (calefacción, ventilación y aire acondicionado) son los principales consumidores de energía en los edificios, llegando a representar hasta el 49 % del consumo eléctrico. La iluminación y los sistemas eléctricos también son componentes importantes, y los BMS deberán adaptarse progresivamente a la creciente demanda de carga de vehículos eléctricos (VE) a gran escala. La IA y el aprendizaje automático (ML) permiten optimizar el consumo energético al predecir las necesidades energéticas en entornos dinámicos y complejos. Ajustan los sistemas mediante el control integrado del BMS y el IoT.

Los sistemas HVAC asistidos por IA han demostrado ahorros energéticos significativos en edificios comerciales mediante distintos mecanismos. Los modelos de Aprendizaje por Refuerzo (RL) son especialmente útiles al aprender del entorno, equilibrando el consumo energético con el confort, y dando lugar a sistemas autónomos y localizados que benefician a los usuarios. Algunos ejemplos y estudios de caso que ilustran las eficiencias logradas con IA:

• Termostatos inteligentes basados en IA en oficinas han demostrado ahorros de energía de hasta 17,20 % en invierno, y hasta un 37 % usando modelos de IA para el control del HVAC.
• Edificios residenciales y educativos han reportado ahorros del 23 % y 21 %, respectivamente, alcanzando hasta un 24,29 % en reducción de costes gracias al uso de IA.
• Los sistemas de detección de ocupación han logrado hasta un 8,1 % de ahorro energético, y mejorado el confort térmico entre un 43 % y un 73 %, medido mediante indicadores como PMV (Predicted Mean Vote), PPD (Porcentaje Predicho de Insatisfechos), niveles de CO₂ y satisfacción de los ocupantes.
• MagicBox (Madrid): un modelo predictivo basado en LSTM para el consumo energético del HVAC obtuvo un bajo índice de error (NRMSE = 0,13), permitiendo estimaciones energéticas en tiempo real y reduciendo ineficiencias operativas.
• The EDGE Building (Ámsterdam): utilizó 30.000 sensores IoT para optimizar la iluminación, ventilación y control de temperatura, logrando una reducción del 17 % en el consumo de energía.
• En la Universidad de Aalborg (Dinamarca), modelos de ML detectaron más de 100.000 fallos, como “luz encendida sin ocupación” (“Light_On_No_Occupancy”), reduciendo el consumo innecesario y mejorando la eficiencia operativa.
• La Ópera de Sídney (Australia) logró un 25 % de ahorro energético y 1,5 millones de dólares en ahorro anual gracias a un BEMS (sistema de gestión energética) impulsado por IA.
• La Universidad de California, Berkeley redujo significativamente el consumo de energía y agua mediante BEMS habilitados con IA en varios proyectos clave.
• Los Digital Twins o Gemelos Digitales combinados con algoritmos de IA han demostrado reducir el consumo energético hasta en un 50 %, gracias a mejoras en la toma de decisiones en tiempo real y respuestas activas.

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), cuando se combinan con los sistemas de gestión de edificios (BMS), hacen que los espacios sean más cómodos para las personas ajustando la temperatura y la iluminación en función de datos en tiempo real. Estas tecnologías permiten predecir los niveles de confort térmico y adaptar los sistemas de calefacción, refrigeración o ventilación en consecuencia.

La IA y el aprendizaje por refuerzo (RL) no solo son clave para el ahorro energético y el confort térmico, sino también para mantener la calidad del aire y del entorno del edificio. Cuando se apoyan en sensores, la IA permite analizar el comportamiento y las preferencias de los ocupantes para optimizar la calidad ambiental interior (IEQ). Esta suele incluir factores como temperatura, iluminación, calidad del aire, humedad, niveles de CO₂ y contaminantes orgánicos volátiles (VOCs), conectándose con los sistemas HVAC para ajustar automáticamente la ventilación y los sistemas de purificación de aire en función de las condiciones internas, externas y los niveles de contaminantes.

La monitorización de la calidad del aire interior es especialmente importante tanto para la salud a corto como a largo plazo, asegurando la seguridad en viviendas, espacios de trabajo y entornos industriales. Existen múltiples factores que pueden afectar esta calidad:

• Compuestos Orgánicos Volátiles (VOCs): Emisiones provenientes de materiales de construcción, pinturas, adhesivos, mobiliario, alfombras y productos de limpieza pueden deteriorar la calidad del aire interior (IAQ) y provocar problemas de salud como irritación respiratoria, dolores de cabeza y daños orgánicos a largo plazo. También son preocupantes el ozono (O₃) y el dióxido de nitrógeno (NO₂). Es recomendable mantener los niveles de VOCs totales (TVOCs) dentro de los rangos establecidos. Algunas directivas europeas relevantes incluyen:
  • Directiva 2004/42/CE: regula las emisiones de VOC en pinturas, barnices y productos de repintado de vehículos.
  • Directiva 2010/75/UE: aborda las emisiones industriales, incluidos los VOC.
  • Directiva de Emisiones Industriales (IED): regula las emisiones de VOC en procesos industriales.
  • Directiva 2023/1791: considera los impactos ambientales y la eficiencia energética, incluyendo potencialmente los VOC.
  • Directiva 2024/1275: incorpora los VOC en los estándares de calidad del aire interior y eficiencia energética en edificios.
  • DIN 1946-6: define los niveles aceptables de calidad del aire interior, incluyendo límites para VOC.
  • UNI EN ISO 16000: proporciona recomendaciones sobre la ubicación de sensores para garantizar mediciones precisas de VOC.

• Es importante tener en cuenta que también existen VOCs naturales, conocidos como Compuestos Fitoorgánicos Volátiles (VPOCs), liberados por las plantas. Aunque pueden mejorar la calidad del aire, también pueden alterar las lecturas de algunos sensores, por lo que el contexto es clave para interpretar los datos correctamente.

• Material Particulado (PM): Las partículas finas procedentes de obras, sistemas HVAC o fuentes de contaminación internas y externas pueden infiltrarse en los espacios interiores y causar problemas respiratorios. Los sensores suelen diferenciar tamaños de partículas como PM2.5 y PM10, ya que afectan al sistema respiratorio de distintas formas.

• Dióxido de Carbono (CO₂): Niveles elevados de CO₂ por mala ventilación pueden provocar incomodidad, reducción de la función cognitiva y problemas de salud. Muchos estudios destacan mantener los niveles interiores por debajo de 1000 ppm como una medida clave para el confort. La calidad de los sensores es fundamental para una medición fiable.

• Formaldehído: Es un VOC especialmente peligroso, presente en muchos materiales de construcción y mobiliario. Es un irritante conocido y está clasificado como carcinógeno. Existen sensores específicos para detectarlo.

• Humedad y Temperatura: Niveles de humedad inadecuados (el rango óptimo es entre 30 % y 60 %) pueden favorecer el crecimiento de moho, dañino para la salud, especialmente en viviendas. Una buena ventilación y el control adecuado de temperatura son esenciales para evitar su aparición y propagación.

• Radón: Es un gas radiactivo de origen natural que representa un riesgo considerable para la salud cuando se acumula en interiores. Su peligrosidad se centra en la exposición prolongada, cuyos efectos pueden aparecer años después.
  • Riesgo de cáncer de pulmón: el radón es la segunda causa principal de cáncer de pulmón después del tabaquismo. El radón se descompone en partículas radiactivas que pueden ser inhaladas, dañando el tejido pulmonar con el tiempo.
  • Acumulación en interiores: el radón puede filtrarse en los edificios a través de grietas en suelos, paredes y cimientos, especialmente en zonas con altas concentraciones de radón debido a la ubicación geográfica y la composición del suelo. Una ventilación deficiente puede agravar su acumulación en interiores, aumentando el riesgo de exposición.
  • Sin síntomas inmediatos: la exposición al radón no causa síntomas de salud inmediatos, lo que dificulta su detección sin pruebas adecuadas.
• Ruido: El ruido también es un contaminante que afecta al bienestar, especialmente en entornos residenciales. Medir los niveles de ruido puede ayudar a identificar fuentes de molestia, conflicto o incomodidad y mejorar el confort general del espacio.
  

Los edificios utilizan cada vez más fuentes de energía renovable (FER) menos predecibles para la generación de energía. Esto promueve objetivos de sostenibilidad como los edificios de energía cero, la reducción de la huella de carbono y certificaciones verdes como LEED y BREEAM. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) pueden ayudar a equilibrar dinámicamente, y en tiempo real, la oferta y la demanda de energía. Esto garantiza el uso eficiente y óptimo de las FER para la generación, el almacenamiento y el consumo de energía, integrando y controlando paneles solares, aerogeneradores, sistemas geotérmicos, soluciones de almacenamiento de energía (ESS) y sistemas de distribución. También permiten la monitorización en tiempo real, el análisis predictivo y el control adaptativo para ajustar dinámicamente el uso de la energía según las condiciones meteorológicas, los patrones de ocupación, la demanda energética, los requisitos de balance de carga y los desafíos como la intermitencia en la generación, el comercio de energía y la carga de vehículos eléctricos.

Plataformas en la nube, IA y Gemelos Digitales integrados pueden mejorar aún más la escalabilidad, el mantenimiento del sistema y la programación energética:

• Producción y consumo de energía: Los datos en tiempo real de medidores inteligentes miden y transmiten el consumo energético dinámico para su análisis. Las redes inteligentes (smart grids) impulsadas por IA ayudan a integrar estos datos altamente variables con FER intermitentes. Esto es clave para la viabilidad de estos sistemas y la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI).
• Radiación solar y datos de energías renovables: Se miden la irradiación solar, la temperatura ambiente, la velocidad del viento y la radiación solar difusa para evaluar la energía eólica, la ganancia térmica solar, los efectos de la temperatura interior y para generar conjuntos de datos del edificio que permitan prever la capacidad de producción energética, su disponibilidad y las necesidades de demanda.
• Datos de baterías de ion-litio, vehículos eléctricos (VE) y otras soluciones de almacenamiento energético ayudan a gestionar la intermitencia y optimizar la capacidad y disponibilidad crítica del ESS para almacenar energía generada por FER.
• Los algoritmos de ML también pueden detectar o predecir anomalías tempranas en el rendimiento de cualquier equipo, lo que extiende la vida útil de sistemas complejos y de equipos costosos como los de FER y ESS. Los sistemas de mantenimiento predictivo impulsados por IA ya han demostrado reducir costes, retrasos y tiempos de inactividad en muchos de estos sistemas de edificios.

Aunque la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de edificios inteligentes ofrecen muchos beneficios, también existen desafíos que superar al implementar estos sistemas. Por ejemplo:

• Calidad de los datos: Los modelos de IA necesitan grandes cantidades de datos precisos, pero muchos edificios carecen de sensores adecuados y sistemas de recopilación de datos. Por ejemplo, solo el 0,60 % de los edificios no residenciales en Cataluña han implementado sistemas de control predictivo, lo que indica bajas tasas de adopción en muchas regiones. Una parte significativa de los edificios (86,40 %) [y sorprendentemente, muchas oficinas (99,10 %)] también carece de digitalización de datos, lo que limita la aplicación de análisis avanzados y controles predictivos en muchos entornos importantes.
• Seguridad: Las preocupaciones sobre seguridad en torno a los sistemas de IA, IoT y tecnologías inteligentes incluyen vulnerabilidades frente a ciberataques, accesos no autorizados, filtraciones de datos y riesgos para la integridad y privacidad de datos sensibles. Los desafíos surgen por medidas de seguridad inadecuadas en sistemas antiguos, protocolos de comunicación fragmentados, dependencia de servicios en la nube de terceros y problemas de interoperabilidad entre diversas plataformas.
• Preocupaciones sobre la privacidad: La recopilación de datos de los ocupantes de los edificios plantea preguntas éticas continuas sobre la privacidad y el uso adecuado de la información. Preocupaciones éticas como sesgos algorítmicos y el cumplimiento de las leyes internacionales de protección de datos complican aún más los sistemas de IA. Las soluciones propuestas incluyen cifrado avanzado, protocolos de comunicación seguros, tecnología blockchain, métodos que preservan la privacidad y principios de seguridad desde el diseño, junto con auditorías regulares, actualizaciones y controles de acceso diferenciados para proteger los datos y la infraestructura. Estas soluciones han sido ampliamente discutidas en la investigación como opciones reforzadas dentro del paradigma de gestión de edificios (BMS) con IA.
• Integración: Los sistemas existentes en los edificios pueden no ser siempre compatibles con las tecnologías de IA y aprendizaje automático, lo que requiere actualizaciones. Los desafíos de integración incluyen protocolos de comunicación fragmentados, problemas de interoperabilidad entre diversas plataformas, falta de estandarización en los formatos de datos y dispositivos IoT, limitaciones de escalabilidad, altos costes de adquisición y dificultades para modernizar sistemas antiguos con tecnologías actuales. También hay problemas adicionales como heterogeneidad semántica, calidad de datos, complejidad técnica y necesidad de habilidades avanzadas. Las soluciones propuestas incluyen adoptar protocolos de comunicación estandarizados (por ejemplo, BACnet, MQTT, Zigbee), usar plataformas intermedias y APIs, arquitecturas modulares y escalables, marcos como BIM, blockchain y sistemas basados en ontologías, mejorar la ciberseguridad, utilizar técnicas como la fusión de datos y la computación distribuida, y fomentar la colaboración entre las partes interesadas. Se recomiendan programas de formación, pruebas en entornos reales e iniciativas comunitarias para apoyar una integración fluida y una eficiencia operativa.
• Escalabilidad: Los algoritmos basados en IA requieren importantes recursos computacionales, lo que hace que su implementación en sistemas a gran escala sea un reto y requiera garantizar recursos dinámicos para sistemas en tiempo real.
• Generalización del modelo: Adaptar modelos de IA a entornos de edificios diversos y datos de alta frecuencia sigue siendo un foco clave de investigación, ya que las economías de escala requieren que dichos modelos sean adaptables a múltiples entornos.
• Explicabilidad y transparencia: La falta de soluciones de IA explicables y los desafíos para comprender las predicciones de los modelos de IA pueden obstaculizar la confianza, la usabilidad y su adopción. Por ello, la investigación actual se centra en cómo hacer que la IA sea más explicable y configurable para habilitar más casos de uso cotidianos.

A pesar de estos desafíos, el futuro del sector de la gestión de edificios (BMS) se muestra muy prometedor, ya que la inteligencia artificial (IA) abre importantes oportunidades para integrar sistemas inteligentes y eficientes en recursos, apoyados por sensores IoT distribuidos. Muchos de estos sistemas requieren una conectividad segura, y podemos esperar:

• Mejor eficiencia energética: Los sistemas impulsados por IA seguirán reduciendo el consumo de energía y los costes.
• Reducción de costes de mantenimiento: Los marcos de mantenimiento predictivo se volverán más avanzados, ahorrando tiempo y dinero.
• Mayor fiabilidad: Los edificios serán más fiables y flexibles gracias a sistemas que aprenden y se actualizan por sí mismos.
• IA generativa: Esta tecnología simplificará el análisis de datos y mejorará la precisión de los modelos energéticos para los usuarios.
• Mayor colaboración en la investigación global: El aumento de la investigación en Europa y a nivel mundial ayudará al sector crítico de la gestión de edificios (BMS) a cumplir con los exigentes objetivos de sostenibilidad.

También se está desarrollando el aprendizaje automático rápido (FastML) para hacer que las aplicaciones en tiempo real sean aún más eficientes. FastML funciona mediante técnicas como la cuantización de modelos, la poda y la optimización por hardware, utilizando dispositivos especializados para mejorar la eficiencia computacional y la velocidad de inferencia. Acelera varias etapas del ciclo de aprendizaje automático, incluyendo el preprocesamiento de datos, el entrenamiento de modelos y la inferencia, manteniendo la precisión del modelo y reduciendo la carga computacional. FastML debería mejorar los sistemas de IA al permitir una toma de decisiones en tiempo real o casi en tiempo real, optimizando la gestión energética, mejorando el confort de los ocupantes, garantizando la seguridad y apoyando tareas como la detección de fallos, la optimización de la eficiencia energética y el mantenimiento predictivo. Esto lo hace potencialmente ideal para entornos con recursos limitados en el borde (edge computing) y para aplicaciones dinámicas como BMS (sistemas de gestión de edificios), BEMS (gestión energética de edificios) y BAMS (sistemas de automatización de edificios).

La IA, el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje por refuerzo (RL) y el aprendizaje profundo (DL) están transformando los sistemas de gestión de edificios (BMS), haciéndolos más inteligentes, sostenibles y eficientes. Desde el ahorro energético hasta la mejora del confort, estas tecnologías están allanando el camino hacia un futuro sostenible. Aunque persisten algunos desafíos, las oportunidades son enormes y los beneficios ya se sienten en muchos edificios alrededor del mundo. A medida que estas tecnologías continúan evolucionando, podemos esperar edificios más inteligentes y sostenibles que mejoren nuestra vida y ayuden a proteger el medio ambiente.