Drones y AI para mejorar la eficiencia energética de edificios

La eficiencia energética en edificios antiguos

Los edificios antiguos son responsables de desperdiciar miles de dólares al año debido a techos con filtraciones, ventanas viejas y una insuficiente aislación. A pesar de la creciente presión que enfrentan los propietarios para cumplir con normativas energéticas más estrictas, tomar decisiones acertadas sobre cómo invertir en eficiencia se ha convertido en un verdadero desafío.

Innovación tecnológica para la mejora energética

Lamarr.AI, una iniciativa surgida en parte de investigaciones del MIT, está revolucionando el proceso de identificación de oportunidades para mejorar la eficiencia energética de los edificios. Al solicitar una revisión del inmueble, se activa una sinfonía coordinada de drones, cámaras térmicas y visibles, junto con inteligencia artificial, diseñada para detectar problemas y cuantificar el impacto de posibles mejoras. La tecnología de Lamarr.AI también evalúa las condiciones estructurales, crea modelos 3D detallados y sugiere retrofits. Esta solución ya es utilizada por organizaciones líderes en gestión de instalaciones, así como por firmas de arquitectura, ingeniería y construcción.

“Identificamos la causa raíz de las anomalías que encontramos”, explica Tarek Rakha, CEO y cofundador. “Nuestra plataforma no solo indica ‘este es un punto caliente y este es un punto frío’. Especifica ‘esto es infiltración o exfiltración. Esto es aislamiento faltante. Esto es intrusión de agua’. Las anomalías detectadas también se mapean a un modelo 3D del edificio, junto con análisis más profundos, como el costo de cada retrofit y el retorno sobre la inversión”.

Ahorros significativos en costos de construcción

Hasta la fecha, la empresa estima que su plataforma ha ayudado a clientes en sectores como salud, educación superior y vivienda multifamiliar a evitar más de 3 millones de dólares en costos innecesarios de construcción y retrofit al recomendar intervenciones específicas en lugar de costosas sustituciones completas. Para los propietarios que gestionan carteras valoradas en cientos de millones de dólares, el enfoque de Lamarr.AI representa un cambio fundamental desde el mantenimiento reactivo hacia una gestión estratégica de activos.

Los fundadores, que incluyen al profesor del MIT John Fernández y a la científica investigadora Norhan Bayomi, están entusiasmados con ver cómo su tecnología acelera la transición hacia edificios más eficientes energéticamente y con mejor rendimiento.

Automatización en escaneos edilicios

Bayomi y Rakha completaron sus doctorados en el Programa de Tecnología Edilicia del Departamento de Arquitectura del MIT. Durante su tesis, Bayomi desarrolló tecnología para detectar características exteriores del edificio y clasificar anomalías térmicas mediante escaneos, enfocándose particularmente en el impacto de las olas de calor en comunidades vulnerables. Junto a sus colaboradores, implementaron el sistema para detectar fugas de aire como parte de una asociación con una comunidad en Nueva York.

Tras graduarse del MIT, Rakha se convirtió en profesor asistente en la Universidad Syracuse. En 2015, junto al profesor Senem Velipasalar, comenzó a desarrollar su concepto para analíticas edilicias basadas en drones —una idea que recibió apoyo mediante una subvención del Departamento de Desarrollo Económico del Estado de Nueva York. En 2019, Bayomi y Fernández se unieron al proyecto y el equipo recibió un premio investigativo por valor de 1.8 millones de dólares del Departamento de Energía estadounidense.

Tecnología innovadora para diagnósticos precisos

"La tecnología es como darle a un edificio una resonancia magnética utilizando drones e imágenes infrarrojas", explica Rakha. "Cuando comenzamos la investigación, vimos cómo las comunidades vulnerables sufrían por edificios ineficientes pero no podían permitirse diagnósticos exhaustivos". Bayomi añade: "Si podíamos automatizar este proceso y reducir costos mientras mejorábamos la precisión, desbloquearíamos un mercado masivo". Actualmente están viendo demanda desde edificios municipales hasta grandes carteras institucionales.

Lamarr.AI fue fundada oficialmente en 2021 para comercializar esta tecnología. Los fundadores no tardaron en aprovechar el ecosistema emprendedor del MIT; primero recibieron una pequeña subvención inicial del Fondo Innovador MIT Sandbox. En 2022 ganaron el premio MITdesignX y fueron semifinalistas en la Competencia Empresarial MIT $100K.

Eficiencia mediante inspecciones rápidas

Métodos actuales para detectar fugas aéreas utilizan presurizadores o humo. Ingenieros o contratistas pueden realizar inspecciones manuales utilizando cámaras infrarrojas portátiles para identificar diferencias térmicas entre paredes individuales o ductos. Sin embargo, el sistema Lamarr.AI puede llevar a cabo inspecciones mucho más rápidamente.

Los administradores pueden solicitar escaneos online seleccionando cuándo desean que vuele el dron alrededor del edificio. Lamarr.AI colabora con empresas internacionales para operar drones convencionales según planes específicos proporcionados por ellos. Las imágenes son luego cargadas en la plataforma Lamarr.AI para su análisis automatizado.

Análisis detallados tras las inspecciones

"Por ejemplo", dice Fernández, "un estudio realizado sobre un edificio como el MIT Schwarzman College of Computing produce alrededor de 2000 imágenes". Analizar manualmente esas imágenes podría llevar semanas; sin embargo, nuestros modelos analizan automáticamente esas imágenes en cuestión de segundos". Tras el análisis, Lamarr.AI genera un informe que incluye las causas sospechosas detrás de cada debilidad encontrada junto con estimaciones sobre los costos necesarios para corregir esos problemas.

"Sabíamos que si podíamos evaluar rápida e inexpensivamente el envolvente térmico y entender su rendimiento estaríamos abordando una necesidad enorme dentro del sector inmobiliario", explica Fernández. "Las anomalías térmicas son responsables por gran parte del desperdicio energético". La capacidad operativa a gran escala resulta especialmente atractiva para propietarios que manejan amplias carteras inmobiliarias.

Dignificando el acceso a diagnósticos avanzados

Lamarr.AI ha colaborado con operadores edilicios tanto en EE.UU., Canadá como Reino Unido y Emiratos Árabes Unidos.

En junio pasado, Lamarr.AI se asoció con la Ciudad de Detroit para inspeccionar tres edificios municipales identificando áreas susceptibles a mejoras. En dos edificaciones se encontraron más de 460 problemas relacionados con brechas aislantes e infiltraciones hídricas; los resultados fueron presentados junto a simulaciones energéticas demostrando que actualizaciones podrían reducir hasta un 22% el uso energético HVAC.

Apertura hacia nuevas oportunidades globales

El proceso completo tomó solo unos días; además fue pionero al ser la primera inspección aérea realizada por un operador remoto fuera del sitio lo cual potencia aún más la escalabilidad del sistema Lamarr.AI reduciendo costos potencialmente accesibles a una mayor cantidad globalmente.

"Estamos democratizando el acceso a conocimientos avanzados sobre ciencia edilicia", afirma Bayomi. "Nuestra plataforma hace que diagnósticos complejos sean asequibles incluso para usos rutinarios". La visión final abarca monitoreos regulares automatizados sobre salud edilicia manteniendo informados a equipos operativos permitiendo decisiones proactivas frente a crisis inesperadas."