Un asistente virtual personalizado ayuda a mejorar la eficiencia energética en el hogar
Los pequeños cambios en los hábitos de consumo energético pueden suponer una gran diferencia para combatir el cambio climático. Medidas en apariencia triviales, como poner los termostatos más altos en verano y más bajos en invierno o desconectar los electrodomésticos cuando no se están usando, no solo ayudan a reducir las emisiones de carbono y a aliviar la presión sobre la red eléctrica, sino que además permiten abaratar la factura energética.
Los robots conversacionales podrían promover comportamientos para mejorar la eficiencia energética
El equipo del proyecto Eco-Bot, financiado con fondos europeos, presentó un sistema innovador que anima a los consumidores a gestionar la energía de manera más eficiente a través de un robot conversacional que ofrece información personalizada sobre el consumo de energía. «Este robot conversacional tiene una interfaz de usuario agradable, lo que permite una comunicación fluida, más natural e interactiva en comparación con las aplicaciones móviles tradicionales», señala Stephanos Camarinopoulos, coordinador del proyecto. A pesar de su potencial para sensibilizar a los consumidores sobre los dispositivos que consumen más energía y los comportamientos para ahorrar energía, todavía existe una brecha de mercado para la tecnología de los robots conversacionales de eficiencia energética en el sector energético. El equipo de Eco-Bot se propone cerrarla mediante el empleo de métodos existentes de supervisión no intrusiva de la carga (también denominada desagregación de energía) y análisis avanzados de datos energéticos para desglosar el consumo energético a nivel de electrodoméstico y comunicarlo a través de la interfaz del robot conversacional.
Comprender el comportamiento en materia de eficiencia energética
Uno de los principales elementos de la tecnología Eco-Bot es un modelo que clasifica a los consumidores en función de sus motivaciones para adoptar un comportamiento de ahorro energético. Este modelo emplea técnicas de extracción de datos con múltiples variantes: la información derivada de los usuarios permite crear un conjunto de datos de entrenamiento y, de este modo, el modelo puede aprender la clasificación adecuada de un nuevo usuario y asignarlo al segmento apropiado. Para que el modelo funcionara de forma correcta en la aplicación, los investigadores desarrollaron estrategias de participación para diferentes tipos de consumidores. Estos se clasifican en idealistas ecológicos, aspirantes a ecologistas, ahorradores dedicados, oportunistas e indiferentes. «Asignar a cada usuario a un segmento concreto equivale a elegir un conjunto de recomendaciones personalizadas para ahorrar energía y mejorar la eficiencia energética —detalla Camarinopoulos—. Conforme Eco-Bot conoce más a un usuario, más posibilidades tiene este último de obtener recomendaciones útiles y personalizadas sobre la manera de mejorar su comportamiento energético». A fin de ofrecer recomendaciones mucho más específicas, el modelo conductual también incluye factores adicionales como, por ejemplo, los ingresos del usuario y el tipo de residencia. «Los consumidores que conocen mejor su consumo de energía tienen más probabilidades de mantener su comportamiento de ahorro energético. Una mayor sensibilización podría favorecer estilos de vida más eficientes en materia energética», agrega Camarinopoulos.
Múltiples recomendaciones y alertas sobre el consumo de energía
Eco-Bot ofrece múltiples recomendaciones sobre varios aspectos y electrodomésticos. Por ejemplo, el sistema emplea datos recopilados por el medidor inteligente para informar al usuario sobre el nivel actual de consumo de energía y proporcionarle una factura estimada basada en ese patrón. También alerta sobre dónde se genera el consumo de energía al mostrar las áreas clave de uso. El usuario tiene una idea más clara sobre la manera en que cambia su consumo de energía a lo largo del tiempo y, además, recibe consejos para seleccionar electrodomésticos de bajo consumo, así como información sobre el ahorro de costes de un electrodoméstico recién comprado y su tiempo de amortización. El sistema ayuda al consumidor a realizar un seguimiento de su progreso para lograr objetivos de eficiencia energética previamente establecidos. La tecnología se validó mediante pruebas piloto a gran escala en Europa. «A pesar de que la pandemia de COVID-19 afectó al consumo de energía de los usuarios en todas las pruebas piloto, los resultados revelaron que Eco-Bot motivó a los usuarios residenciales y comerciales a mejorar su comportamiento de consumo energético, ya que pusieron en práctica las recomendaciones ofrecidas e invirtieron en electrodomésticos con mayor eficiencia energética», concluye Camarinopoulos.
Palabras clave
Eco-Bot, consumo de energía, recomendaciones, electrodomésticos, robot conversacional, eficiencia energética, extracción de datos
