En 2007, Google lanzó una flota de automóviles con cámaras montadas en el techo para ofrecer imágenes de las calles a nivel de calle en carreteras de todo el mundo. Ahora, la empresa derivada del MIT Essess lleva innovaciones similares de «recorrido» a la eficiencia energética de hogares y empresas.
La startup despliega automóviles equipados con sistemas de imágenes térmicas en el techo que crean mapas de calor de miles de hogares y edificios por hora, y detectan fugas reparables en las «envolventes de los edificios» —ventanas, puertas, paredes y cimientos— para ayudar a sus propietarios a reducir la pérdida de energía.
Del tamaño de una mochila grande, el sistema de Essess incluye varias cámaras radiométricas infrarrojas de onda larga y cámaras de infrarrojo cercano. Estas cámaras capturan firmas térmicas, mientras que un sistema LiDAR capta imágenes 3D para distinguir las fachadas de los edificios del entorno físico. Un sistema de control a bordo cuenta con software para seguir la ruta y gestionar las cámaras.
En el ámbito del software, los algoritmos de visión artificial y aprendizaje automático unen las imágenes, extraen características y filtran los objetos del fondo. En una noche, los automóviles pueden generar más de 3 terabytes de datos, que se descargan en un sistema a bordo y se procesan en la sede de la startup en Boston.
Al combinar esos mapas de calor con análisis novedosos, Essess muestra a las empresas de servicios públicos qué hogares pierden más energía y, entre ellos, qué propietarios tienen más probabilidades de hacer reparaciones, para que sepan dónde dirigir el gasto en eficiencia energética. Esto puede incluir enviar a los clientes imágenes térmicas de sus hogares junto con información sobre las reparaciones que podrían ofrecer el mayor rendimiento de la inversión.
Pero la startup también trabaja con el Departamento de Defensa de Estados Unidos para ayudar a identificar edificios que desperdician energía en sus bases. Además, escuelas, municipios, refinerías de petróleo y otras organizaciones han contratado a Essess para escanear sus instalaciones y encontrar, por ejemplo, reparaciones que podrían afectar sus facturas de calefacción en invierno, tener un periodo de recuperación corto o ajustarse a un presupuesto determinado. Los análisis de Essess también pueden responder a esas preguntas.
«Hemos automatizado mucho las imágenes térmicas a gran escala», afirma el cofundador de Essess, Sanjay Sarma, profesor Fred Fort Flowers y Daniel Fort Flowers de Ingeniería Mecánica, quien coinventó la tecnología.
Fundada en 2011, la startup ha cartografiado desde entonces más de 4 millones de hogares y edificios en ciudades de todo Estados Unidos con fines militares, comerciales y de investigación.
Essess acelera
Las auditorías energéticas tradicionales suelen consistir en enviar a un empleado a un hogar para escanear y registrar manualmente las fugas. De hecho, a Sarma se le ocurrió la idea de los automóviles con imágenes térmicas en 2009, cuando una empresa envió a un empleado a su casa con un dispositivo portátil de imágenes térmicas, cuyo uso llevó más tiempo del previsto.
«Recuerdo que pensé: “¿No sería más fácil simplemente montarlo en un automóvil y pasar frente a la casa?”», dice Sarma.
Pero había muchos desafíos. «Las cámaras térmicas, muy caras, tenían una resolución inferior a la de la cámara de tu teléfono inteligente», dice Sarma. En aquel momento, esas cámaras costaban unos 40.000 dólares.
Luego, en 2011, Long Phan, estudiante del Laboratorio de Inteligencia de Campo, PhD ’12, introdujo innovaciones clave en el sistema que permitieron que cámaras de bajo costo (unos 1.000 dólares) produjeran imágenes térmicas de alta resolución.
Entre otras cosas, esto incluyó un algoritmo llamado Kinetic Super Resolution —coinventado con Sarma y Jonathan Jesneck, investigador posdoctoral del MIT— que combina computacionalmente muchas imágenes distintas tomadas con una cámara infrarroja económica de baja resolución para producir una imagen mosaico de alta resolución.
Ese año, Sarma, Phan y Jesneck lanzaron Essess para seguir desarrollando su tecnología, con la estimación de que, al hacer que los hogares fueran apenas un 2 por ciento más eficientes, podrían ahorrarse miles de millones de dólares.
No se trata solo de encontrar a los culpables
Estas primeras innovaciones en el hardware «han permitido a Essess adoptar este enfoque a gran escala basado en análisis de software», dice Sarma, quien ahora es director del consejo de Essess.
Para las empresas de servicios públicos, esto significa identificar con precisión a los propietarios de hogares y edificios que tienen mayor o menor probabilidad de implementar medidas de eficiencia energética. Para ello, Sarma ayudó a desarrollar software que incorpora datos demográficos y de los hogares, como información sobre los pagos hipotecarios de los hogares, la edad de sus residentes, el número de hijos y las facturas de servicios públicos. (Desde entonces, los ingenieros de Essess han seguido desarrollándolo).
Por ejemplo, según datos de todo Estados Unidos, un hogar con tres hijos tiene alrededor de un 8 por ciento más de probabilidades de sellar las fugas que un hogar con dos hijos, afirma Tom Scaramellino, presidente y director ejecutivo de Essess.
«No se trata solo de determinar quiénes son los peores culpables —quiénes desperdician más energía—, porque hay clientes que pueden estar desperdiciándola, pero nunca harán nada para solucionarlo», dice. «Está el desperdicio real de energía y el componente psicológico de hacer algo al respecto. Son dos análisis distintos que superponemos».
Los resultados para las empresas de servicios públicos indican, por ejemplo, qué códigos postales tienen hogares con los áticos con más fugas y, entre ellos, qué propietarios tienen más probabilidades de instalar aislamiento en el ático. Mediante este proceso, llamado Thermal Analytics Program, las empresas de servicios públicos pueden dirigir mejor las campañas de marketing sobre eficiencia energética y otros programas de divulgación a sus clientes, afirma Scaramellino.
Otra característica que, según afirma la startup, distingue a Essess es su capacidad para medir con precisión la eficiencia de los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC), que consumen alrededor del 50 por ciento de la energía utilizada en hogares y edificios.
La eficiencia de los sistemas HVAC depende del propio sistema, de factores de comportamiento del hogar —como el uso del termostato y las ventanas— y, por último, de la envolvente del edificio. Sin embargo, las empresas que hoy miden la eficiencia HVAC mediante la lectura de medidores y otros datos no cuentan con escaneos de la envolvente del edificio, por lo que no pueden determinar realmente si esta es la causa. Essess, en cambio, dispone de toda esa información.
«Si vemos un consumo alto en el medidor que corresponde a una carga HVAC muy alta, pero también vemos una envolvente muy sólida, sabemos que probablemente ocurre algo anómalo que debe atender un contratista de HVAC», dice Scaramellino.
La realidad: un cliente difícil
Aunque Essess era la tercera startup de Sarma, también presentó algunos desafíos importantes.
Por un lado, las cámaras infrarrojas necesitaban calibrarse a diario debido a las diferencias de temperatura, las vibraciones y el hecho de quedar a la intemperie durante la noche, entre otros factores. Además, hubo que ajustar constantemente el sistema GPS, lo que requirió software más sofisticado.
«Luego estás conduciendo y te das cuenta de que los cables se están oxidando», dice Sarma. «Nos dimos cuenta de que no podíamos dejar las cámaras afuera durante la noche, así que tuvimos que hacerlas fáciles de desmontar y volver a montar».
También está el software. «Pones el sistema en marcha y te das cuenta de que hay un árbol delante del edificio y, en la imagen, es difícil distinguir dónde está el árbol y dónde está el edificio», dice Sarma. Fue entonces cuando tuvieron que instalar el sistema LiDAR para diferenciar mejor las fachadas de los edificios del entorno.
Quizá el aspecto más sorprendente y desafiante, dice Sarma, fue descubrir hasta qué punto el hardware y el software estaban estrechamente interconectados.
«Esto es verdaderamente mecatrónico», dice. «Un pequeño cambio en el hardware puede tener efectos profundos en el software. Puedes decir: “Cambiaremos la velocidad de fotogramas de las cámaras para captar más datos”, pero eso cambia todo lo demás en el software. De verdad hay que pensar en todo a la vez».
Ahora, en su cuarta iteración, el constante perfeccionamiento de la tecnología para aplicaciones en el mundo real ha ayudado a Essess a desarrollar un sistema muy sofisticado, dice Sarma. «La realidad es un cliente difícil de dominar», dice, «pero de eso se trata la ingeniería».
Este artículo se publica en colaboración con MIT News. La publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde las opiniones expresadas.
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Autor: Rob Matheson es colaborador de MIT News.
Imagen: Mapa de calor de un hogar captado por uno de los automóviles de Essess con imágenes térmicas. Essess.
