Cuando pensamos en Inteligencia Artificial hoy en día nos viene a la cabeza desde un robot humanoide que imita el comportamiento humano para los más jóvenes, hasta el psicópata HAL de 2001 Odisea en el espacio. En lo último que pensamos es en su aplicación real, en nuestro día a día.

La empresa Accenture es quien ha introducido la Inteligencia Artificial en un aspecto tan cotidiano de nuestras vidas como el metro, un medio de transporte diario para millones de personas y más ocasional para otras, pero que casi todos hemos utilizado alguna vez. n real, en nuestro día a día.

La ha introducido en un funcionamiento concreto de este, que afecta de pleno en el gasto de energía y la contaminación, que es la ventilación.

El Metro de Madrid dispone de más de 290 kilómetros de vía repartidos en 301 estaciones, y es utilizado cada día por una media de 2,3 millones de usuarios.

Accenture ha colaborado con la ciudad de Madrid en el desarrollo de un sistema de ventilación autodidacta en el Metro, basado en la Inteligencia Artificial y que minimiza los costes de energía y emisiones, además de proporcionar una alta calidad del aire en las estaciones, lo cual beneficia directamente a la salud de los viajeros.

Este sistema, testeado en Madrid a principios de año y presentado en el MWC de Barcelona de este año, entre el 25 y 28 de febrero, ha permitido que el Metro de Madrid reduzca su consumo de energía por ventilación un 25% y 1.800 toneladas anuales de sus emisiones de CO₂.  

Estos números se aplican sobre una red de 891 ventiladores que consumen hasta 80 gigavatios de energía anuales, por lo tanto el ahorro es considerable.

Para desarrolar todo este novedoso sistema, los expertos de Metro de Madrid junto a Accenture Applied Intelligence han trabajado basándose en un modelo ni más ni menos que del reino animal.

Uno de los modelos de coordinación por excelencia, el de las colmenas de abejas. Evidentemente se fijaron en las abejas obreras que van en busca del alimento, no en la reina que se mantiene inmóvil.

El sistema desarrollado utiliza un algoritmo de optimización capaz de movilizar grandes cantidades de datos para obtener todas las combinaciones posibles en cuanto a los aspectos clave: temperatura del aire, arquitectura de la estación, frecuencia de trenes, carga de pasajeros y precio de la electricidad en el transcurso del día.

El algoritmo en cuestión no solo utiliza datos históricos si no que también simula, como quien intenta prever aquello que pasará.

De tal manera que  tiene en cuenta tempertaura externa y del subsuelo durante las siguientes 72 horas.

Otro módulo de este sistema se encarga de una tarea nada innovadora ni previsora, pero necesaria; el mantenimiento de la red. Monitorizar y gestiona la red para que sea más fácil detectar y responder ante las incidencias que se puedan dar.

Además de recabar datos históricos, simular y mantener, esta nueva Inteligencia Artificial es capaz de aprender, mediante la técnica del machine learning. El sistema mejora día a día a la hora de predecir el balance óptimo por cada estación a lo largo del tiempo. se aplican sobre una red de 891 ventiladores que consumen hasta 80 gigavatios de energía anuales, por lo tanto el ahorro es considerable.