Los edificios consumen actualmente alrededor del 40 por ciento de toda la electricidad utilizada en los Estados Unidos, la mayoría de ellos ubicados en áreas urbanas de rápido crecimiento. Dado que la generación de electricidad es la mayor fuente de emisiones de gases de efecto invernadero del país, Hacer que los edificios urbanos sean más eficientes energéticamente podría ayudar a mitigar el cambio climático global.

Para lograr edificios eficientes a escala de toda la ciudad, Las estimaciones de ocupación precisas son cruciales. Estas estimaciones deben tener en cuenta el hecho de que las personas se mueven por sus ciudades a lo largo del día, de casa al trabajo, que impulsa el consumo de energía para diferentes tipos de edificios. Ahora, un modelo desarrollado por investigadores de Berkeley Engineering, Berkeley Lab y MIT pueden hacer precisamente eso. Un documento que describe la herramienta, que utiliza datos de teléfonos móviles recopilados pasivamente para mejorar las estimaciones de ocupación y movilidad de edificios a escala urbana, fue publicado recientemente en Comunicaciones de la naturaleza .

"Comprender la ocupación de edificios a escala urbana nos permite planificar mejor el uso colectivo de energía. Al igual que las aplicaciones de tráfico que le informan sobre el estado actual de la congestión de las carreteras, imaginamos un modelo que podría decirles a los usuarios cuáles son las demandas de energía en diferentes lugares y, por lo tanto, identificar medidas de eficiencia a medida. La herramienta también podría conectarse potencialmente a dispositivos inteligentes que se ajustan automáticamente a la demanda de energía, "dijo Marta González, profesor de ingeniería civil y ambiental en Berkeley y coautor del artículo.

Mientras que las fuentes de datos pasivas como Bluetooth, Se han utilizado Wi-Fi y cámaras para comprender la dinámica de una ciudad, González y sus colaboradores argumentan que estas fuentes no están disponibles en una escala suficiente para hacer ese trabajo de manera integral. Estas fuentes limitadas no pueden predecir con precisión la ocupación simultánea de miles de edificios diferentes. Esta es la razón por la que los investigadores proponen utilizar datos de teléfonos móviles recopilados de forma pasiva para inferir la ocupación del edificio a nivel de ciudad.

Como prueba de concepto, integraron los registros de llamadas de 1,92 millones de usuarios anónimos de teléfonos móviles en el área metropolitana de Boston con un marco existente llamado TimeGeo, que identificó patrones de movilidad urbana. En estos datos, buscaron personas que hicieran llamadas consecutivas a teléfonos móviles dentro de la misma ubicación de 300 metros y mantuvieran conversaciones que duraran aproximadamente 10 minutos. Estos "puntos de permanencia" se caracterizaron como hogar, trabajo u otro.

En estos datos, que se recopiló entre finales de febrero y marzo de 2010, encontraron 200, 000 personas que tuvieron más de 50 estancias y al menos 10 estancias en casa, que son llamadas que ocurrieron en edificios designados para el hogar. De esta selección, extrajeron parámetros de movilidad que luego se aplicaron a una simulación que modeló la movilidad de 3,54 millones de personas en el área de Boston, incluidos 2,10 millones de trabajadores y 1,44 millones de no trabajadores. Finalmente, utilizando información sobre tipos de uso de edificios y horarios de apertura de mapas digitales, estas personas fueron asignadas probabilísticamente a edificios.

"Descubrimos que la ocupación diaria máxima típica en edificios comerciales es alrededor del 20-30 por ciento de la capacidad supuesta por tipo de edificio, y que la ocupación residencial depende en gran medida del vecindario, con algunas áreas que experimentan una ocupación mucho mayor por unidad de espacio de piso, como edificios de apartamentos que rodean universidades, que otros, como viviendas unifamiliares en zonas acomodadas, "dijo González.

Los investigadores señalan que la diferencia de ocupación entre los supuestos actuales y las estimaciones basadas en teléfonos móviles surge porque las estimaciones actuales tratan los edificios de forma aislada. mientras que su investigación tiene en cuenta que las personas pueden visitar muchos edificios.

Y cuando estas estimaciones de ocupación basadas en teléfonos móviles se integraron con un modelo energético de edificios urbanos (UBEM) de última generación, desarrollado en el MIT Sustainable Design Lab, para comprender su impacto en las predicciones del uso de energía, los investigadores encontraron que el consumo de energía difería hasta en un 15 por ciento para los edificios residenciales y en un 20 por ciento para los edificios comerciales en comparación con los métodos estándar actuales.

"Esto destaca la necesidad de nuevos modelos de ocupación a carga que se puedan aplicar a escala urbana al conjunto diverso de tipos de edificios de la ciudad, "dijo González.