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Una IA te acusará si ocupas mucho el microondas

El consumo de energía en una casa promedio de una ciudad grande puede ser exorbitante. Si bien la cuenta de la luz a fin de mes nos entrega ese dato preciso expresado en dinero, lo cierto es que muchas veces no somos concientes de la cantidad de aparatos electrónicos que ocupamos en el hogar e incluso de manera simultanea.

Por eso, investigadores del MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL), crearon Sapple, un sistema que recolecta datos de dos sensores separados: un dispositivo montado en la pared que rastrea los movimientos de los residentes y un medidor de electricidad inteligente que monitorea la energía total consumida en el hogar.

Así por ejemplo se podrá saber el consumo de productos como microondas, estufas, lavadoras, tostadoras, cafeteras y secadores de cabello.

Sapple explica por qué es importante hacer esta medición eléctrica:

  • Útil para ahorrar energía y mejorar la eficiencia energética.
  • Detección de salud al comprender los hábitos y actividades del usuario en el hogar (por ejemplo, para personas mayores que viven solas)
  • Proporcionar análisis de comportamiento.

El estudiante de doctorado del MIT Chen-Yu Hsu, autor principal de un artículo sobre Sapple, dijo que la tecnología podría usarse en cualquier lugar con un medidor de utilidad.

«Esto podría permitir nuevas aplicaciones para la detección pasiva de la salud en los hogares. Las empresas de servicios públicos, por ejemplo, podrían reducir las demandas máximas al proporcionar comentarios personalizados, optimizar la generación y entrega de energía y, en última instancia, mejorar la eficiencia energética», sostuvo.

Self-Supervised Learning of Appliance Usage - ICLR 2020

Sapple eso sí tiene una premisa básica que aclara, «NO asumimos que conocemos los patrones de energía de los electrodomésticos ni ninguna etiqueta humana. Sin embargo, adoptamos una nueva perspectiva: nuestra idea es utilizar los datos de ubicación en la puerta para proporcionar información de supervisión propia».

En ese sentido, la gente del MIT comenta que, «nuestra solución combina los datos de energía total del medidor de servicios públicos con los datos de ubicación de los residentes de un sensor de radio pasivo. Demostramos que nuestro diseño nos permite detectar cuándo se usa un electrodoméstico en particular y la ubicación del electrodoméstico en el hogar, todo de manera auto supervisada, sin ningún dato etiquetado».

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