Smart ESI: Un nuevo modelo de Escuela

Por Soledad Escolar Subdirectora de Ordenación Académica y Smart ESI.

En la década de los 80, Mark Weiser, considerado el padre de la computación ubicua, se refería a esta por primera vez como la tendencia a integrar la tecnología en la vida cotidiana de las personas, de manera que se volviese omnipresente (en cualquier ubicación, formato y tiempo) e indistinguible de la tecnología explícita que usamos las personas (móviles, tabletas, portátiles, etc.) [1]. Se allanaba así el camino hacia la búsqueda de interfaces de usuario que permitiesen interactuar con un sistema empotrado, esto es, un dispositivo electrónico incrustrado en otro dispositivo de mayores dimensiones, por ejemplo un televisor, un frigorífico o un patinete. Las tecnologías subyacentes que soportan la computación ubicua incluyen la microelectrónica, las comunicaciones, los sistemas distribuidos y las interfaces de usuario, entre otras.

Veinte años más tarde, Kevin Asthon, más conocido por crear el sistema global de identificación RFID (Radio Frequency IDentification), acuñaba el término Internet of Things (IoT) para referirse a dispositivos (things) que habían sido empoderados dotándoles de los medios para ver, oír y oler el mundo [2]. Hay un cambio muy significativo con esta visión que representa la tecnología al servicio de las personas sin las personas. No se necesita una interacción explícita con la tecnología ubicua, sino que ésta es autónoma (en mayor o menor medida, dado que el término es amplísimo: auto-gestión, auto-adaptación, auto-protección, auto-reparación y auto-optimización) y con capacidad para el cómputo, procesamiento, análisis de datos, comunicación, razonamiento, decisión y actuación. La domótica nos proporciona un ejemplo clásico: si estoy en casa, es invierno, son las 18.00h de la tarde y el nivel de luz en el exterior cae por debajo de un umbral, las luces se activarán, las persianas se bajarán y la calefacción se encenderá. Las tecnologías subyacentes que soportan esta visión se extienden ahora, además de las ya mencionadas, hacia el procesamiento de datos masivos procedentes de múltiples fuentes, la computación en el edge o en la nube, las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) o la Ciencia de Datos.

El IoT ha irrumpido en múltiples dominios verticales como las ciudades, la agricultura, los hogares o la industria; en todos ellos para incrementar el nivel de conocimiento que las personas poseemos sobre ese entorno mediante la observación de un gran número de fenómenos y la actuación conveniente. También ha irrumpido en dominios transversales, como son la eficiencia energética o la digitalización. A estos dominios se les asigna por defecto el prefijo “smart”: smart city, smart industry, smart home, etc. La comunidad científica no tiene, sin embargo, el consenso sobre qué propiedad o propiedades confieren la inteligencia al IoT. En el ámbito de la smart city, por ejemplo, la condición de smartness puede adquirirse simplemente por el hecho de adoptar acciones orientadas a aumentar el grado de desarrollo urbano, por ejemplo, iniciativas como conceder subvenciones para sustituir coches contaminantes, sustituir las bombillas de las farolas por LEDs o construir más kilómetros de carriles bici [3]. ¿Son estas iniciativas suficientes para proporcionar el carácter inteligente al dominio city? Claramente no: se necesita incorporar las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) como parte de la materialización del dominio inteligente. En esto sí parece haber consenso en la comunidad científica.

De forma similar al ámbito de las ciudades inteligentes, tampoco existe un acuerdo sobre la definición del término universidad inteligente (smart university) e igualmente se acepta de manera general que difiere de la universidad tradicional en el empleo de las TIC, incluidos los sistemas de automatización, control y gestión, la IA o el IoT para cumplir la misión de la institución. Otro ejemplo lo encontramos en el ámbito de los edificios inteligentes (smart buildings). Según Benavente-Peces [4], un edificio inteligente es un conjunto de tecnologías que permiten a los distintos objetos, sensores y funciones de un edificio comunicarse e interactuar entre sí, así como gestionarse de forma controlada y automatizada a distancia. La gestión de los edificios es sumamente importante ya que representan una de las infraestructuras más críticas tanto en las ciudades como en las universidades, debido a que concentran el mayor gasto en servicios públicos como son la electricidad, el agua o el gas. Según la Directiva 2010/31/UE [5] el consumo de energía en los edificios representa una de las mayores cuotas del consumo total, en torno al 40% en la UE, lo que, con el objeto de paliar este problema, ha promovido políticas en los últimos 50 años que han ido convergiendo progresivamente en el concepto de Edificios de Consumo de Energía Casi Nulo, del inglés Near Energy Zero Buildings (NEZB), que son edificios con un nivel muy alto de rendimiento energético y que requieren cantidades casi nulas o muy bajas de energía que pueden ser cubiertas, en gran medida, por energía procedente de fuentes renovables.

Para acercarse al concepto de NEZB, en el estado del arte [6] se han propuesto múltiples estrategias para el ahorro de energía en edificios inteligentes a través de la automatización y optimización de, por ejemplo, la iluminación, el HVAC (Heat and Ventilation Air Conditioning), la prevención de incendios y los sistemas de calidad del aire. Tales sistemas suelen estar compuestos por dispositivos que integran múltiples sensores (por ejemplo, PIR[CB1] [MD2] , temperatura, humedad, CO₂, PMs o partículas en suspensión, LEDs) y actuadores (por ejemplo, electroválvulas)[CB3] [MD4]  y que implementan servicios de usuario basados en técnicas de IA como por ejemplo redes neuronales, agentes o lógica difusa para determinar cuáles son los comportamientos del usuario que, sujetos a las condiciones ambientales y a los parámetros de estado de la instalación, incurren en un consumo energético superfluo y cómo ajustar la configuración del sistema en consecuencia para optimizar su consumo mientras se mantiene la seguridad del usuario y su confortabilidad. Un ejemplo muy sencillo consistiría en la simple observación de la ocupación de los espacios y el seguimiento de los usuarios para poder determinar cuándo deben encenderse y apagarse las luces de una habitación.

El proyecto smart ESI surge como una iniciativa del Director del Centro, Crescencio Bravo, que en su programa electoral proponía convertir la Escuela Superior de Informática (ESI) en una escuela inteligente (smart faculty), la cual utilizaría toda la infraestructura del centro como maqueta para construir un modelo de centro universitario inteligente sobre el que se define un conjunto de servicios avanzados y especializados, orientados a aumentar nuestro conocimiento sobre la Escuela y su entorno, y con el objetivo último de mejorar su funcionamiento, sostenibilidad y eficiencia. Así, con el proyecto Smart ESI, liderado por la Subdireccíon de Ordenación Académica y Smart ESI, llevamos a cabo la smartificación de nuestra Escuela, dotándola de los medios tecnológicos necesarios para la realización del concepto de smart university. En su diseño planteamos que este proceso de smartificación fuera:

1. transversal, basado en la colaboración de los grupos de investigación de la ESI representados por medio de la Comisión de Smart ESI y Servicios Digitales; [CB5] [MD6] 
2. transparente, mediante el uso de datos abiertos que pueden ser consultados por la comunidad universitaria (profesores, PAS, alumnos);
3. escalable, de forma que pueda crecer gradualmente a través de micro-despliegues que se integren fácilmente en el proyecto;
4. medible, que permita cuantificar los avances gracias a un conjunto de indicadores;
5. hiper-tecnológico, que haga uso de tecnologías punta (no en vano ESI es una escuela de tecnología) y
6. basada en el paradigma de servicios que aportan valor añadido, servicios pertinentes, avanzados y específicos para usuarios heterogéneos.

En el diseño del proyecto smart ESI se tuvieron en cuenta las siguientes dos dimensiones inteligentes, cada una de las cuales aborda un ámbito estratégico para la Escuela:

• smart environment: servicios orientados a optimizar el uso de los recursos de la Escuela, que persiguen un entorno más eficiente, sostenible y limpio. Esto incluye la transformación de los edificios en inteligentes a través de dispositivos que permitan la monitorización de las variables de interés, como puede ser el consumo eléctrico, de agua o de gas, la temperatura y humedad de las aulas, los niveles de CO₂, etc., así como la actuación sobre los radiadores para el control de la temperatura por medio de electroválvulas.
• smart management: servicios destinados a mejorar la operación y el funcionamiento de nuestra Escuela, incluyendo la gestión de plazas de garaje (smart parking[CB7] [MD8] ), la participación de los usuarios en la comunicación de incidencias, la introducción de servicios de localización, el conteo preciso de personas en edificios y la presencia en las aulas.

En el momento de escribir estas líneas se han instalado un total de 59 dispositivos en la ESI (Figura 1):

1. 4 Elsys ERS CO₂ en las aulas del módulo B (A1.1, A1.2, A2.1, A2.2) que miden temperatura y humedad, nivel de CO₂, luminosidad, movimiento. Los elsys transmiten esta información cada 10 minutos por medio de tecnología LoRa a una antena receptora LoRa (Milesight LoRaWAN Gateway UG67) ubicada en el falso techo [CB9] [MD10] del Edificio Fermín Caballero y que actúa además como pasarela entre LoRa y Ethernet.
2. 14 Shelly Plus H&T que miden temperatura y humedad cada hora y transmiten sus datos de manera inalámbrica a través de WiFi utilizando el protocolo MQTT. Los shelly se han instalado en las aulas F0.1, F0.2 y F1.1, los laboratorios LD1, LD2, LD3 y LD4, el Salón de Actos, el Salón de Grados, la sala Anita Borg, el Centro de Cálculo y los pasillos de las plantas 1, 2 y 3 del Edificio Fermín Caballero.
3. 4 Shelly TRV que próximamente se instalarán en los radiadores de agua caliente situados en los laboratorios LD2, LD3 y LD4 y en el aula F1.1. Estas electroválvulas o válvulas termostáticas son capaces de regular el caudal de agua que circula por el radiador de manera que se puede controlar la temperatura.
4. Una estación meteorológica MCF-LW12TERPM del fabricante italiano Enginko, situada en la terraza de la planta tercera del edificio Fermín Caballero que mide temperatura y humedad exterior, presión barométrica y concentración de partículas relacionadas con el nivel de contaminación (PM1, PM2.5 y PM10). La estación incorpora un pequeño panel solar por lo que no necesita baterías, captura los datos cada 15 minutos y los transfiere vía LoRa a la antena receptora. Las mediciones se comparan con las de la AEMET para comprobar su precisión (Figura [CB11] 2).
5. Un concentrador de medidas o datalogger Sennet IoT DL271 más dos extensores [CB12] [MD13] Sennet IoT Xtend M6 diseñados y fabricados por la compañía española Satel Ibérica. Se trata de dispositivos muy profesionales, versátiles y robustos, destinados a edificios terciarios e industriales y diseñados para funcionar en múltiples situaciones de fallo. Con ellos podemos tomar los datos de un total de 15 analizadores trifásicos que nos permiten monitorizar completamente el consumo en los edificios A y B, en el edificio Fermín Caballero (monitorizando de manera individual sus cuatro plantas) y en el Centro de Cálculo, uno de los espacios de la ESI que más energía consume.
6. 4 sensores de parking de la marca Bosch que miden la ocupación de las plazas de aparcamiento (en la fila más exterior, en el centro) y la transmiten vía LoRa al receptor.
7. Un sensor Parametric PCR2 de conteo de personas basado en infrarrojos que nos permite medir el flujo de personas que atraviesa la puerta de entrada del Edificio Fermín Caballero y transmiten datos vía LoRa con una frecuencia de 15 minutos.
8. 28 etiquetas NFC, distribuidas en tiras de 7 etiquetas cada una, instaladas en las 4 aulas del módulo B para representar 7 posibles incidencias (Figura 3): ordenador docente, termostato, mobiliario, pantalla, proyector, sensor elsys u otras. Se ha proporcionado una app para leer la etiqueta correspondiente a la incidencia detectada y notificarla en tiempo real al personal técnico para su temprana resolución.

Todos los datos capturados por los sensores se almacenan en el servidor smartesi ubicado en el Centro de Cálculo. El servidor implementa la pila de software Chirpstack+MQTT+MariaDB+Home Assistant para permitir la integración de datos procedentes de distintas redes, persistencia y visualización. Home Assistant es el software de automatización que hemos seleccionado para ejercer de controlador, permitiendo la comunicación bidireccional a través de múltiples tecnologías y la creación de dashboards personalizados para la visualización de la información a través de cualquier navegador web. En la página web  http://smartesi.uclm.es:8123/ tienes a tu alcance información muy valiosa que puedes utilizar para distintos fines (debes estar conectado a eduroam o a la VPN y utilizar el usuario/password proporcionado).

La smart ESI sigue creciendo: antes de que finalice el año 2023 habremos desplegado dos sensores más: el sensor de pulsos EM300-DI para medir nuestro consumo de gas y el sensor AM107 para medir la calidad del aire en el interior, ambos del fabricante Milesight y basados en tecnología LoRa. La ocupación de las aulas proporciona información muy útil para poder gestionar correctamente la temperatura de las aulas y evitar gastos superfluos que impliquen el incremento del consumo energético. En nuestra lista de tareas también está el control de luminarias basado en horarios y ocupación para reducir el consumo: ésta será una de nuestras prioridades este curso. Actualmente estamos trabajando en una aplicación de localización dirigida tanto a visitantes externos como a estudiantes que quieran encontrar el despacho de un profesor/a. Estos son solo algunos ejemplos de trabajos en progreso.

No quiero olvidarme del árbol solar, un proyecto muy bonito que ideamos hace tiempo y que consiste en desplegar una infraestructura fotovoltaica en forma de árbol, destinada a ser un demostrador de la producción de energía eléctrica, un sistema de monitorización y un espacio lúdico para todos. Este proyecto no se ha abandonado sino retrasado a la espera de encontrar la financiación adecuada.

En el ámbito académico, en el curso 2022/23 se han puesto en marcha varios TFGs cuyas temáticas se alinean con el proyecto smart ESI. Uno de esos trabajos ha recibido recientemente un premio en la III Edición de los Premios Máquina de Turing al mejor TFG en el ámbito de sistemas empotrados, concedido por el Aula Ubótica-UCLM.

Para terminar, quiero recordarte que el proyecto smart ESI es un proyecto abierto a la participación de la comunidad ESI y que puedes contribuir con tus ideas a crear ese nuevo modelo de Escuela que a todos nos gustaría tener.

Este artículo de opinión se basa en el artículo publicado recientemente en la revista Buildings [7].

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Agradecimientos: El proyecto smart ESI es una labor conjunta de varios grupos de trabajo sin los cuales su desarrollo no sería posible: me gustaría agradecer al equipo técnico de la Escuela su implicación en el proyecto, en todas las tareas de gestión de infraestructuras y mantenimiento; a Fernando Rincón, por posibilitar el despliegue de 200 luminarias inteligentes proporcionadas sin coste por la empresa Zemper; a nuestro compañero Pepe Bravo, por su colaboración e iniciativa para “hacer crecer” smart ESI a través de varias aplicaciones basadas en tecnología NFC que habilitan múltiples funcionalidades útiles para la comunidad ESI; a la Oficina de Gestión de Infraestructuras (OGI) y a los Servicios TIC de la UCLM.

[1] Mark Weiser. 1999. The computer for the 21st century. SIGMOBILE Mob. Comput. Commun. Rev. 3, 3 (July 1999), 3–11. https://doi.org/10.1145/329124.329126

[2] Ashton, K. That ‘Internet of Things’ Thing. RFID J. 1999, 22, 97–114.

[3] Escolar, S., Villanueva, F.J., Santofimia, M.J., Villa, D., Toro, X.D., & López, J.C. (2019). A Multiple-Attribute Decision Making-based approach for smart city rankings design. Technological Forecasting and Social Change.

[4] Benavente-Peces, C. On the Energy Efficiency in the Next Generation of Smart Buildings—Supporting Technologies and Techniques. Energies 2019, 12, 4399.

[5] Directiva 2010/31/UE del Parlamento Europeo y del Consejo de 19 de Mayo de 2010 relativa a la Eficiencia Energética de los edificios. Disponible online: https://www.boe.es/doue/2010/153/L00013-00035.pdf

[6] Metallidou, C.K.; Psannis, K.E.; Egyptiadou, E.A. Energy Efficiency in Smart Buildings: IoT Approaches. IEEE Access 2020, 8, 63679–63699

[7] Escolar, S.; Rincón, F.; Barba, J.; Caba, J.; de la Torre, J.A.; López, J.C.; Bravo, C. A Methodological Approach for the Smartification of a University Campus: The Smart ESI Use Case. Buildings 2023, 13, 2568. https://doi.org/10.3390/buildings13102568