La eficiencia energética es una necesidad imperativa en Europa, no solo para cumplir con los objetivos climáticos y ambientales, sino también para garantizar la competitividad industrial y la seguridad energética. Las calderas de vapor, esenciales en sectores como el farmacéutico y alimentario, representan un área clave para la mejora de la eficiencia energética debido a su alto consumo de energía y su difícil descarbonización. Inmarepro, empresa líder en ingeniería, instalación y mantenimiento industrial y terciario, ha dado un paso decisivo en este campo con su participación en el proyecto MLEDGE, potenciado por el lanzamiento de su nueva división de sistemas de control.

El proyecto MLEDGE: hacia la eficiencia energética
El proyecto MLEDGE, impulsado por IMDEA Networks y financiado por el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital de España, se dedica a la implementación de Machine Learning on the Edge (Aprendizaje Automático en el Borde), centrado en la eficiencia energética industrial. Esta tecnología avanzada es crucial para identificar patrones de uso, predecir fallos y sugerir medidas correctivas antes de que los problemas se materialicen. De esta manera, se mejora la eficiencia operativa y se reduce el consumo energético de forma significativa.

¿Qué es Machine Learning on the Edge?
Machine Learning on the Edge, o Aprendizaje Automático en el Borde, es una tecnología que permite realizar el procesamiento y análisis de datos localmente en el propio dispositivo o cerca del lugar donde se generan los datos, en lugar de enviarlos a un centro de datos o a la nube. Esto significa que los modelos de aprendizaje automático pueden ejecutarse directamente en los dispositivos industriales, lo que permite obtener información en tiempo real y tomar decisiones rápidas sin la necesidad que los datos salgan de los clientes ni de una conexión constante a Internet. Por tanto, el procesamiento en el borde garantiza la privacidad y seguridad (al estar los datos procesados localmente), que es una necesidad imperativa para preservar la confidencialidad clientes industriales.

El papel de Inmarepro y Acuratio
Inmarepro, en alianza con Acuratio Europe, está desarrollando un sistema innovador que utiliza tecnología de aprendizaje federado (FL) para optimizar el funcionamiento de calderas de vapor. El aprendizaje federado permite compartir conocimientos entre diferentes industrias sin comprometer la confidencialidad de los datos, preservando así la privacidad y seguridad de la información.

Este sistema de FL permite anticipar el mejor momento para intervenciones de mantenimiento, evitando costes energéticos excesivos y paradas de producción no deseadas. La implementación de este sistema no solo mejorará la eficiencia energética de las calderas, sino que también proporcionará un modelo replicable para otros equipos industriales, como compresores y enfriadoras.

La experiencia de Inmarepro
Con una trayectoria sólida en eficiencia energética, Inmarepro ha demostrado su capacidad para liderar proyectos complejos y aportar soluciones innovadoras. El lanzamiento de su división de sistemas de control es un testimonio de su compromiso con la innovación y la mejora continua. Esta nueva división se centra en la implementación de tecnologías avanzadas que permiten a las industrias monitorizar y optimizar sus procesos en tiempo real, contribuyendo a una mayor eficiencia energética y sostenibilidad.

Compromiso con la competitividad y la privacidad
El proyecto MLEDGE ejemplifica el potencial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para transformar la eficiencia energética en la industria. Este esfuerzo conjunto no solo promete reducir el consumo energético y las emisiones de carbono, sino que también establece un nuevo estándar para la sostenibilidad industrial en Europa.

Inmarepro, junto con Acuratio, está liderando este avance tecnológico, contribuyendo significativamente a los objetivos de desarrollo sostenible y a la descarbonización de la industria europea.

Para más información sobre el proyecto MLEDGE, visite https://mledge.networks.imdea.org/.