De termostatos conectados a comunidades inteligentes

Autor: MER Juana Isabel Méndez Garduño, Dr. Pedro Ponce Cruz

Correo electrónico: A01165549@itesm.mx, pedro.ponce@tec.mx

Departamento: Ingeniería Mecatrónica

Grupo de enfoque (investigación): Innovación de productos

Escuela: Tecnológico de Monterrey, Escuela de Ingeniería y Ciencias, Ciudad de México, México.

Los edificios residenciales representan el 22% del consumo energético total de Estados Unidos [1]. Varios estudios indican que la cantidad y manera del consumo de energía dentro del hogar depende principalmente de los hábitos humanos. Por tanto, la innovación tecnológica puede crear nuevas oportunidades para mejorar la eficiencia. Dado que los termostatos se utilizan en el 85% de los edificios residenciales [2], representan una oportunidad para optimizar los sistemas de alta demanda de energía y carga. En relación con el consumo de energía, los termostatos conectados pueden reducir el consumo de energía del 10% al 35% de la carga máxima y la eficiencia energética de los ocupantes en un 5% debido al cambio de comportamiento [3]. Además, otros productos para el hogar pueden ayudar a reducir el consumo de energía en el hogar; sin embargo, debido a que los usuarios finales utilizan los productos domésticos de forma diferente a la prevista por los fabricantes y diseñadores, estos generan un gran desperdicio de energía, así como problemas de uso y comportamiento [4].

De esa manera, la gamificación y los juegos serios surgieron como una forma de desarrollar y crear experiencias positivas utilizando las mecánicas del juego, la economía del comportamiento y el pensamiento de diseño en contextos ajenos al juego para motivar, involucrar y educar a las personas a resolver problemas del mundo real, como la reducción del consumo de energía en una casa. Aunado a lo anterior, se requiere comprender la toma decisiones del usuario y transformarlo en un entorno de inteligencia artificial, la lógica difusa puede ayudar en esta transformación y representar el razonamiento y las decisiones humanas a través de un conjunto de reglas IF-Then [5].

Por lo anterior, es que el grupo de investigación de Innovación de Productos del Tecnológico de Monterrey en colaboración con investigadores de la Universidad de California, Berkeley y la Universidad de California, Davis han combinado dispositivos domésticos inteligentes y estructuras de gamificación y de juego serio para personalizar productos inteligentes gamificados llamados productos sociales. Dicho grupo de investigación es pionero en proponer y establecer interfaces dinámicas que utilizan estas estrategias de juego utilizando el análisis de lógica difusa y considerando los problemas de comportamiento y de usabilidad para promover el ahorro de energía.

Los termostatos conectados dentro de una interfaz gamificada podría cerrar la brecha entre las expectativas de los usuarios y sus problemas de usabilidad y comportamiento sobre la reducción del consumo de energía eléctrica. Además, al considerar dentro del hogar más productos conectados, éste podría convertirse en una casa gamificada en donde la familia pueda socialmente interactuar con la casa; y a su vez, un conjunto de casas gamificadas tiene el potencial de crear comunidades gamificadas, que en conjunto mejoren la eficiencia energética en el hogar y su reducción del consumo energético.

La Figura 1 ilustra la estructura de una casa gamificada donde los electrodomésticos pueden fungen como productos sociales dentro de la residencia. En tanto que, la figura 2 muestra como dentro del mismo hogar se puede tener una interfaz que incluya a la comunidad, a la casa y a un producto social como el termostato conectado.

En Tailored gamification and serious game framework based on fuzzy logic for saving energy in connected thermostats [6], Empower Saving Energy into Smart Homes Using a Gamification Structure by Social Products [7], y S⁴ Product Design Framework: A Gamification Strategy based on Type 1 and 2 Fuzzy Logic [8], se propuso un marco de tres pasos que permite al diseñador de interfaces crear interfaces personalizadas que involucren, enseñen y motiven a los usuarios finales a ahorrar energía en el hogar. En Multi-sensor system, gamification, and artificial intelligence for benefit elderly people [9] y Framework for promoting social interaction and physical activity in elderly people using gamification and fuzzy logic strategy [10] se propuso la inclusión de los adultos mayores dentro del hogar, en donde a través los productos sociales y el adulto mayor haya una interacción que evite el aislamiento social y promueva la inclusión e incluso el ejercicio físico dentro del hogar. Otro aspecto importante indica que, para adaptar las interfaces, es necesario estudiar las personalidades; en A Model Using Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic for Knowing the Consumer on Smart Thermostats as a S3 Product [11], se asignó un nivel de comportamiento ecológico relacionando a los cinco rasgos de personalidad y al tipo de energía del usuario final.

En Empower Saving Energy into Smart Communities using Social Products with a Gamification Structure for Tailored Human-Machine Interfaces within Smart Homes [12], se propuso un enfoque a la composición de una comunidad inteligente; en tanto que en Human-Machine Interfaces for Socially Connected Devices: From Smart Households to Smart Cities [13], se proporcionó una definición y composición más a detalle de una comunidad inteligente. Se clasificó el tipo de vivienda en función del consumo energético de la vivienda y el tipo de vivienda ambiental para proponer una estrategia de gamificación que involucre a los propietarios para reducir el consumo energético. Además, se presentaron ideas de cómo a través de comunidades inteligentes se puede generar una estructura de ciudad inteligente, así como premisas en donde, por ejemplo, se muestran qué elementos se deben considerar para vivir en una nueva normalidad con pandemias como el COVID-19.

Marco de tres pasos

El marco de trabajo para el desarrollo de un producto social propuesto en este grupo de investigación considera un marco de tres pasos. Este marco tiene como objetivo cerrar la brecha entre la información proporcionada por el producto social, las expectativas del usuario y el impacto ambiental a través de una interfaz hombre-máquina personalizada.

Paso 1: Base de conocimientos. Este paso recopila información proporcionada por cuestionarios, estudios longitudinales o transversales obtenidos de la revisión de la literatura y las bases de datos. Esta información está relacionada con los usuarios finales de energía, su comportamiento y problemas de usabilidad, así como los efectos asociados con la gamificación más común y los elementos serios del juego en aplicaciones energéticas.

Paso 2: Fase de lógica difusa. En esta fase, la decisión del sistema de lógica difusa tipo 1 o tipo 2 se utiliza para determinar cuáles elementos de gamificación y de juego serio deben mostrarse en la interfaz que mejor se adapten a cada tipo de consumidor. Este paso propone la interfaz personalizada para el usuario típico y no típico.

Paso 3: Fase de evaluación. El comportamiento de la sociedad natural y el comportamiento no natural propuesto en [14], evalúa las interacciones entre los datos del consumidor que se derivan del producto social y los cambios de conducta de los usuarios. Si los usuarios continúan comportándose sin cambios, entonces es necesario cambiar los valores de salida de la lógica difusa; por lo tanto, la aplicación proporciona retroalimentación a la base de conocimientos para volver a ejecutar el proceso.

El uso de este marco de trabajo como una guía para diseñar productos sociales e inteligentes podría reducir el consumo de energía entre un 10% y un 35%. Además de ayudarle a los usuarios dentro del hogar a tener un mejor entendimiento de su propio nivel de consumo energético y sus hábitos personales.

Referencias

1. EIA: Total Energy Annual Data – U.S. Energy Information Administration (EIA), https://www.eia.gov/totalenergy/data/annual/index.php
2. Huchuk, B., O’Brien, W., Sanner, S.: A longitudinal study of thermostat behaviors based on climate, seasonal, and energy price considerations using connected thermostat data. Building and Environment. 139, 199–210 (2018). https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2018.05.003
3. Cetin, K.S., O’Neill, Z.: Smart Meters and Smart Devices in Buildings: a Review of Recent Progress and Influence on Electricity Use and Peak Demand. Current Sustainable/Renewable Energy Reports. 4, 1–7 (2017). https://doi.org/10.1007/s40518-017-0063-7
4. Pritoni, M., Meier, A.K., Aragon, C., Perry, D., Peffer, T.: Energy efficiency and the misuse of programmable thermostats: The effectiveness of crowdsourcing for understanding household behavior. Energy Research & Social Science. 8, 190–197 (2015). https://doi.org/10.1016/j.erss.2015.06.002
5. Ponce-Cruz, P., Molina, A., MacCleery, B.: Fuzzy Logic Type 1 and Type 2 Based on LabVIEW(TM) FPGA. Springer Publishing Company, Incorporated (2016)
6. Ponce, P., Meier, A., Mendez, J., Peffer, T., Molina, A., Mata, O.: Tailored gamification and serious game framework based on fuzzy logic for saving energy in smart thermostats. Journal of Cleaner Production. 121167 (2020). https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121167
7. Mendez, J.I., Ponce, P., Mata, O., Meier, A., Peffer, T., Molina, A., Aguilar, M.: Empower saving energy into smart homes using a gamification structure by social products. In: 2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE). pp. 1–7. IEEE, Las Vegas, NV, USA (2020)
8. Méndez, J.I., Ponce, P., Meier, A., Peffer, T., Mata, O., Molina, A.: S4 Product Design Framework: A Gamification Strategy Based on Type 1 and 2 Fuzzy Logic. In: McDaniel, T., Berretti, S., Curcio, I.D.D., and Basu, A. (eds.) Smart Multimedia. pp. 509–524. Springer International Publishing, Cham (2020)
9. Méndez, J.I., Mata, O., Ponce, P., Meier, A., Peffer, T., Molina, A.: Multi-sensor System, Gamification, and Artificial Intelligence for Benefit Elderly People. In: Ponce, H., Martínez-Villaseñor, L., Brieva, J., and Moya-Albor, E. (eds.) Challenges and Trends in Multimodal Fall Detection for Healthcare. pp. 207–235. Springer International Publishing, Cham (2020)
10. Méndez, J.I., Ponce, P., Meier, A., Peffer, T., Mata, O., Molina, A.: Framework for promoting social interaction and physical activity in elderly people using gamification and fuzzy logic strategy. In: 2019 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP). pp. 1–5. IEEE, Ottawa, ON, Canada (2019)
11. Mata, O., Ponce, P., Méndez, I., Molina, A., Meier, A., Peffer, T.: A Model Using Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic for Knowing the Consumer on Smart Thermostats as a S3 Product. In: Martínez-Villaseñor, L., Batyrshin, I., and Marín-Hernández, A. (eds.) Advances in Soft Computing. pp. 430–439. Springer International Publishing, Cham (2019)
12. Méndez, J.I., Ponce, P., Meier, A., Peffer, T., Mata, O., Molina, A.: Empower Saving Energy into Smart Communities using Social Products with a Gamification Structure for Tailored Human-Machine Interfaces within Smart Homes. International Journal on Interactive Design and Manufacturing (IJIDeM).
13. Méndez, J.I., Ponce, P., Medina, A., Meier, A., Peffer, T., Molina, A.: Human-Machine Interfaces for Socially Connected Devices: From Smart households to Smart Cities. Presented at the
14. Ponce, P., Meier, A., Miranda, J., Molina, A., Peffer, T.: The Next Generation of Social Products Based on Sensing, Smart and Sustainable (S3) Features: A Smart Thermostat as Case Study. In: 9th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control. p. 6 (2019)

Photo by Tom Rumble on Unsplash