La mayor preocupación de los usuarios es conocer cómo reducir el consumo eléctrico en los hogares; en la actualidad, con el uso de la computación avanzada se abre un camino para la solución de problemas reales. Hoy en día la inteligencia artificial que imita la inteligencia humana, es cada vez más usada en los campos de la ingeniería y de la robótica.
Una de sus aplicaciones, es en las viviendas con la implantación de sistemas inteligentes, que son capaces de aprender automáticamente los hábitos del consumo eléctrico de sus habitantes y proponer acciones, que regulen su consumo, sea este de iluminación, de aire acondicionado y uso de electrodomésticos.
Más que el desarrollo de los sistemas inteligentes, este viene integrado por una potente base de datos donde se guarda información generada de la iluminación, de humedad, de la temperatura y consumo de electrodomésticos, creando automáticamente patrones de consumo de cada habitante; así mismo, este sistema podría albergar datos interesantes, como por ejemplo aquellos provenientes de algunas de las energías renovables implementadas en las viviendas. Estos grandes volúmenes de información oculta, forman parte de la llamada minería de datos.
Pero, ¿qué es lo que tratan de encontrar mediante la minería de datos? El asunto es que, se podrían identificar relaciones óptimas entre los hábitos del consumo de sus habitantes y la producción de energía de la vivienda. De este modo, el sistema buscaría y sugeriría a los usuarios el mejor instante para encender algún electrodoméstico o luces, creando de esta manera mejores hábitos en el consumo eléctrico. Para llevarlo a efecto se podrían crear modelos de comportamiento de la vivienda a partir datos generados del consumo de sus habitantes.
Para ello se deben implementar redes neuronales capaces de emular cierta característica humana, la más cercana de este caso es asociar hechos, por ejemplo el consumo eléctrico de los habitantes podría aprender rutinas para mejorar eficientemente la energía de la casa. Otra de las implementaciones es el uso del algoritmo genético, que consiste en la aplicación de la predicción del estado de la vivienda en cuanto a consumo eléctrico, por ejemplo que anticipe un posible exceso de consumo de electricidad.
Además de dar información confiable, lo más interesante de estos sistemas inteligentes sería informar a los habitantes de la vivienda, las variaciones del consumo de energía de la casa a través de cualquier dispositivo móvil (teléfono inteligente, tabletas o portátil). Expertos en temas de energía y estudios realizados demuestran que si se llevara a cabo un monitoreo del consumo eléctrico de la vivienda garantizaría una reducción del consumo mínimo del 5%.
Los sistemas inteligentes y sus implementaciones con redes neuronales y algoritmos genéticos, aplicados sobre grandes volúmenes de datos. Podrían ser una solución mínima para el ahorro de energía en la vivienda, permitiendo crear así hábitos más eficientes para reducir el consumo de energía doméstica.
Bases de datos y redes neuronales, serían capaces de aprender de los hábitos del consumo energético de los habitantes, creando así costumbres más eficientes para reducir el consumo de energía doméstica.
