Nueva herramienta basada en IA optimiza la rehabilitación de viviendas sociales • Construible
Investigador de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), en colaboración con la Universidad de Sevilla (EE.UU.) y la Universidad de Nápoles Federico II (Unina), participó en la creación de una innovadora herramienta digital que ayuda a reducir el consumo energético y aumentar el confort térmico en los hogares más vulnerables. Utilizando algoritmos de aprendizaje automático y modelos energéticos avanzados, el sistema puede analizar miles de combinaciones posibles (desde aislamientos hasta sistemas de ventilación o protección solar) y proponer la solución más eficiente, económica y sostenible.
El estudio tiene como objetivo abordar dos desafíos clave en Europa: reducir el consumo de energía en la población de edificios, que representa una gran proporción de las emisiones urbanas, y tomar medidas en materia de vivienda social, el segmento más vulnerable social, económica y energéticamente. La restauración de este tipo de vivienda presenta desafíos debido a su diversidad de características morfológicas, estructurales y sociales.
La inteligencia artificial optimiza la rehabilitación energética
La herramienta Reviva combina modelos energéticos avanzados con una base de datos de características reales de los edificios. Esto permite simular automáticamente miles de escenarios de rehabilitación para determinar la solución más eficaz según el tipo de edificio, el clima o el presupuesto disponible. Para ello, la herramienta utiliza técnicas de optimización evolutiva inspiradas en la selección natural para probar, comparar y seleccionar las estrategias más efectivas para maximizar el confort al menor coste económico.
De esta forma, se evalúan diversas combinaciones de mejoras de la envolvente térmica, sistemas de ventilación o medidas de control solar para identificar aquellas que proporcionen un mejor confort térmico interno al menor coste. Todo esto se traduce en decisiones basadas en datos para adaptarse a diferentes entornos climáticos y de construcción.
La investigación realizada contribuye decisivamente a la mejora de la eficiencia energética y la descarbonización de los edificios europeos, objetivos clave de la Unión Europea. Además, pretende mejorar la calidad de vida y la salud de los grupos más vulnerables, demostrando cómo la inteligencia artificial puede servir al bienestar social y la sostenibilidad urbana.
Los usuarios pueden explorar visualmente los resultados y generar escenarios de comparación a través de dos versiones de la herramienta: una para Tipo de edificio de bloque H otro para tipología de construcción de bloques lineales.
