Smart ESI: un nuovo modello di scuola

Di Soledad Escolar Vicedirettore della pianificazione accademica e Smart ESI.

Negli anni '80 Mark Weiser, considerato il padre dell'ubiquitous computing, si riferì per la prima volta ad essa come alla tendenza a integrare la tecnologia nella vita quotidiana delle persone, tanto da renderla onnipresente (in qualunque luogo, formato e tempo) e indistinguibile. dalla tecnologia esplicito che le persone utilizzano (telefoni cellulari, tablet, laptop, ecc.) [1]. Ciò ha aperto la strada alla ricerca di interfacce utente che consentissero l’interazione con un sistema embedded, cioè un dispositivo elettronico incorporato in un altro dispositivo più grande, ad esempio un televisore, un frigorifero o uno scooter. Le tecnologie sottostanti che supportano l’informatica ubiqua includono, tra gli altri, la microelettronica, le comunicazioni, i sistemi distribuiti e le interfacce utente.

Vent’anni dopo, Kevin Asthon, noto soprattutto per aver creato il sistema di identificazione globale RFID (Radio Frequency IDentification), coniò il termine Internet of Things (IoT) per riferirsi ai dispositivi (cose) a cui era stato conferito il potere dando loro i mezzi per vedere, ascoltare e annusare il mondo [2]. C'è un cambiamento molto significativo con questa visione che rappresenta la tecnologia al servizio di persone senza persone. Nessuna interazione necessaria esplicito dotato di una tecnologia ubiqua, ma autonomo (in misura maggiore o minore, dato che il termine è molto ampio: autogestione, autoadattamento, autoprotezione, autoriparazione e autoottimizzazione) e con capacità di calcolo , elaborazione, analisi dei dati, comunicazione, ragionamento, decisione e azione. La domotica ci fornisce un classico esempio: se sono a casa, è inverno, sono le 18.00 e la luce all'esterno scende sotto una soglia, si attiveranno le luci, si abbasseranno le tapparelle e si accenderà il riscaldamento. essere acceso. si accenderà. Le tecnologie sottostanti che supportano questa visione si estendono oggi, oltre a quelle già citate, all’elaborazione di enormi quantità di dati provenienti da molteplici fonti, all’elaborazione in bordo oppure nel cloud, tecniche di Intelligenza Artificiale (AI) o Data Science.

L’IoT si è suddiviso in molteplici ambiti verticali come città, agricoltura, case o industria; in tutti essi per aumentare il livello di conoscenza che le persone hanno di quell'ambiente attraverso l'osservazione di un gran numero di fenomeni e l'azione adeguata. Si è inoltre diffuso in ambiti trasversali, come l’efficienza energetica o la digitalizzazione. Questi domini sono assegnati per impostazione predefinita il prefisso “intelligente”: città intelligente, industria intelligente, casa intelligente, eccetera. La comunità scientifica, tuttavia, non ha consenso su quale o quali proprietà conferiscano intelligenza all’IoT. Nell'area di città intelligenteAd esempio, la condizione di intelligenza può essere acquistato semplicemente adottando azioni volte ad aumentare il grado di sviluppo urbano, ad esempio, iniziative come la concessione di sussidi per sostituire le auto inquinanti, la sostituzione delle lampadine dei lampioni con LED o la costruzione di più chilometri di piste ciclabili [3]. Sono sufficienti queste iniziative per conferire carattere intelligente al dominio? città? Chiaramente no: le tecnologie dell’informazione e della comunicazione (ICT) devono essere integrate come parte della materializzazione del dominio intelligente. Su questo sembra esserci consenso nella comunità scientifica.

Analogamente al campo delle città intelligenti, anche non esiste accordo sulla definizione del termine università intelligente (università intelligente) ed è inoltre generalmente accettato che differisca dall'università tradizionale nell'uso delle TIC, compresi i sistemi di automazione, controllo e gestione, l'intelligenza artificiale o l'IoT per adempiere alla missione dell'istituto. Un altro esempio si trova nel campo degli edifici intelligenti (edifici intelligenti). Secondo Benavente-Peces [4], uno smart building è un insieme di tecnologie che consentono ai diversi oggetti, sensori e funzioni di un edificio di comunicare e interagire tra loro, nonché di essere gestiti in modo controllato e automatizzato da un distanza. La gestione degli edifici è estremamente importante poiché rappresentano una delle infrastrutture più critiche sia nelle città che nelle università, perché concentrano la maggior parte della spesa sui servizi pubblici come elettricità, acqua o gas. Secondo la Direttiva 2010/31/UE [5] il consumo di energia negli edifici rappresenta una delle quote maggiori del consumo totale, circa il 40% nell’UE, che, per alleviare questo problema, ha promosso negli ultimi 50 anni politiche che stanno progressivamente convergendo sul concetto di Almost Zero Energy Buildings, in inglese Vicino agli edifici a energia zero (NEZB), che sono edifici con un livello di prestazione energetica molto elevato e che richiedono quantità di energia quasi nulle o molto basse che possono essere coperte, in larga misura, da energia da fonti rinnovabili.

Per avvicinarsi al concetto di NEZB, nello stato dell’arte [6] sono state proposte molteplici strategie per il risparmio energetico negli edifici intelligenti attraverso l’automazione e l’ottimizzazione, ad esempio, dell’illuminazione, dell’HVAC (Heat and Ventilation Air Conditioning), sistemi antincendio e qualità dell'aria. Tali sistemi sono tipicamente composti da dispositivi che integrano più sensori (ad es. PIR[CB1] [MD2] , temperatura, umidità, CO₂, PM o particelle sospese, LED) e attuatori (es. elettrovalvole)[CB3] [MD4]  e che implementano servizi utente basati su tecniche di intelligenza artificiale come reti neurali, agenti o logica fuzzy per determinare quali comportamenti dell'utente, soggetti alle condizioni ambientali e ai parametri di stato dell'impianto, comportano un consumo di energia superfluo e come adattare di conseguenza le impostazioni del sistema ottimizzarne i consumi mantenendo la sicurezza e il comfort dell’utente. Un esempio molto semplice potrebbe consistere semplicemente nell’osservare l’occupazione degli spazi e nel monitorare gli utenti per determinare quando accendere e spegnere le luci in una stanza.

El proyecto ESI intelligente è nata per iniziativa del direttore del Centro, Crescencio Bravo, che nel suo programma elettorale ha proposto di convertire la Scuola Superiore di Informatica (ESI) in una scuola intelligente (facoltà intelligente), che utilizzerebbe l'intera infrastruttura del polo come modello per costruire un modello di centro universitario intelligente sul quale si definisce un insieme di servizi avanzati e specializzati, volti ad aumentare la nostra conoscenza della Scuola e del suo ambiente, e con il obiettivo finale di migliorarne il funzionamento, la sostenibilità e l’efficienza. Pertanto, con il progetto Smart ESI, guidato dalla sottodirezione della pianificazione accademica e Smart ESI, realizziamo il smartificazione della nostra Scuola, dotandola dei mezzi tecnologici necessari per realizzare il concetto di università intelligente. Nella sua progettazione abbiamo proposto che questo processo di smartificazione fosse:

1. trasversale, basato sulla collaborazione dei gruppi di ricerca ESI rappresentati attraverso la Smart ESI and Digital Services Commission; [CB5] [MD6] 
2. trasparente, attraverso l'utilizzo di dati aperti e consultabili dalla comunità universitaria (professori, PAS, studenti);
3. scalabile, affinché possa crescere gradualmente attraverso micro-distribuzioni facilmente integrabili nel progetto;
4. commestibile, che consente di quantificare i progressi grazie a una serie di indicatori;
5. ipertecnologico, che si avvale di tecnologie all’avanguardia (non per niente ESI è una scuola di tecnologia) e
6. basato sul paradigma dei servizi che forniscono servizi a valore aggiunto, rilevanti, avanzati e specifici per utenti eterogenei.

Nell’ideazione del progetto smart ESI si è tenuto conto delle seguenti due dimensioni smart, ciascuna delle quali affronta un’area strategica per la Scuola:

• ambiente intelligente: servizi volti a ottimizzare l'uso delle risorse della Scuola, che perseguono un ambiente più efficiente, sostenibile e pulito. Ciò include la trasformazione degli edifici in edifici intelligenti attraverso dispositivi che consentono il monitoraggio di variabili di interesse, come il consumo di elettricità, acqua o gas, la temperatura e l’umidità delle aule e i livelli di CO.₂, ecc., nonché l'azione sui radiatori per il controllo della temperatura mediante elettrovalvole.
• gestione intelligente: servizi volti a migliorare l'operatività e il funzionamento della nostra Scuola, compresa la gestione dei parcheggi (parcheggio intelligente[CB7] [MD8] ), la partecipazione degli utenti alla comunicazione degli incidenti, l'introduzione di servizi di localizzazione, il conteggio accurato delle persone negli edifici e la presenza nelle aule.

Al momento della stesura di queste righe, nell’ESI sono stati installati un totale di 59 dispositivi (Figura 1):

1. 4 Elsys ERS CO₂ nelle aule del modulo B (A1.1, A1.2, A2.1, A2.2) che misurano temperatura e umidità, livello di CO₂, luminosità, movimento. IL elsys trasmettere queste informazioni ogni 10 minuti attraverso la tecnologia LoRa ad un'antenna ricevente LoRa (Milesight LoRaWAN Gateway UG67) situata nel Controsoffitto [CB9] [MD10] dell'edificio Fermín Caballero e che funge anche da gateway tra LoRa ed Ethernet.
2. 14 Shelly Plus H&T che misurano temperatura e umidità ogni ora e trasmettono i propri dati in modalità wireless via WiFi utilizzando il protocollo MQTT. IL shelly sono stati installati nelle aule F0.1, F0.2 e F1.1, nei laboratori LD1, LD2, LD3 e LD4, nell'Aula Magna, nell'Aula di Laurea, nell'aula Anita Borg, nel Centro di Calcolo e nei corridoi dei piani 1, 2 e 3 dell'Edificio Fermín Caballero.
3. 4 Shelly TRV che saranno presto installati nei radiatori ad acqua calda situati nei laboratori LD2, LD3 e LD4 e nell'aula F1.1. Queste elettrovalvole o valvole termostatiche sono in grado di regolare il flusso d'acqua che circola attraverso il radiatore in modo da poterne controllare la temperatura.
4. Una stazione meteorologica MCF-LW12TERPM del produttore italiano Enginko, situata sulla terrazza del terzo piano dell'edificio Fermín Caballero che misura la temperatura e l'umidità esterna, la pressione barometrica e la concentrazione di particelle correlate al livello di inquinamento (PM1, PM2.5 e PM10). La stazione incorpora un piccolo pannello solare quindi non necessita di batterie, cattura i dati ogni 15 minuti e li trasferisce tramite LoRa all'antenna ricevente. Le misure vengono confrontate con quelle dell'AEMET per verificarne la precisione (Figura [CB11] 2).
5. Un concentratore di misurazione o registratore di dati Sennet IoT DL271 più due estensori [CB12] [MD13] Sennet IoT Xtend M6 progettato e prodotto dalla società spagnola Satel Ibérica. Si tratta di dispositivi molto professionali, versatili e robusti, destinati all'edilizia terziaria e industriale e progettati per funzionare in molteplici situazioni di guasto. Con essi possiamo acquisire i dati di un totale di 15 analizzatori trifase che ci permettono di monitorare completamente i consumi negli edifici A e B, nell'edificio Fermín Caballero (monitorandone individualmente i quattro piani) e nel Centro di Calcolo, uno degli ESI spazi che consumano più energia.
6. 4 sensori di parcheggio di marca Bosch che misurano l'occupazione dei posti auto (nella fila più esterna, al centro) e la trasmettono tramite LoRa al ricevitore.
7. Un sensore contapersone parametrico PCR2 basato su infrarossi che permette di misurare il flusso di persone che attraversa la porta d'ingresso dell'edificio Fermín Caballero e trasmette i dati tramite LoRa con una frequenza di 15 minuti.
8. 28 tag NFC, distribuiti in strisce da 7 tag ciascuna, installati nelle 4 aule del modulo B per rappresentare 7 possibili incidenti (Figura 3): computer didattico, termostato, mobili, schermo, proiettore, sensore elsys o altri. È stato fornito A App leggere l'etichetta corrispondente all'incidente rilevato e comunicarlo in tempo reale al personale tecnico per una tempestiva risoluzione.

Tutti i dati acquisiti dai sensori vengono archiviati sul server smartesi situato nel Centro di Calcolo. Il server implementa lo stack software Chirpstack+MQTT+MariaDB+Home Assistant per consentire l'integrazione di dati provenienti da reti diverse, persistenza e visualizzazione. Home Assistant è il software di automazione che abbiamo selezionato per fungere da controller, consentendo la comunicazione bidirezionale attraverso molteplici tecnologie e la creazione di cruscotti personalizzato per la visualizzazione delle informazioni tramite qualsiasi browser web. Nella pagina Web  http://smartesi.uclm.es:8123/ Hai a disposizione informazioni molto preziose che puoi utilizzare per diversi scopi (devi essere connesso a eduroam o alla VPN e utilizzare il nome utente/password forniti).

La ESI intelligente continua a crescere: entro la fine del 2023 avremo implementato altri due sensori: il sensore a impulsi EM300-DI per misurare il nostro consumo di gas e il sensore AM107 per misurare la qualità dell'aria interna, entrambi del produttore Milesight e basati sulla tecnologia LoRa. L'occupazione delle aule fornisce informazioni molto utili per poter gestire correttamente la temperatura delle aule ed evitare spese superflue che implicano un aumento dei consumi energetici. Tra i nostri compiti c'è anche il controllo degli apparecchi in base agli orari e all'occupazione per ridurre i consumi: questa sarà una delle nostre priorità quest'anno. Attualmente stiamo lavorando su un'applicazione di localizzazione rivolta sia ai visitatori esterni che agli studenti che desiderano trovare l'ufficio di un insegnante. Questi sono solo alcuni esempi di lavori in corso.

Non voglio dimenticare l'albero solare, un progetto molto carino che abbiamo pensato molto tempo fa e che consiste nel realizzare un'infrastruttura fotovoltaica a forma di albero, destinata ad essere un dimostratore della produzione di energia elettrica, un sistema di monitoraggio e uno spazio ricreativo per tutti. . Questo progetto non è stato abbandonato ma ritardato in attesa di trovare finanziamenti adeguati.

In ambito accademico, nell’anno accademico 2022/23, sono stati lanciati diversi TFG le cui tematiche sono allineate al progetto smart ESI. Uno di questi lavori ha recentemente ricevuto un premio nella Terza Edizione dei Turing Machine Awards per il miglior TFG nel campo dei sistemi embedded, assegnato dall'Aula Ubótica-UCLM.

Voglio infine ricordarti che il progetto smart ESI è un progetto aperto alla partecipazione della comunità ESI e che anche tu puoi contribuire con le tue idee a creare questo nuovo modello di Scuola che tutti vorremmo avere.

Questo articolo di opinione si basa sull'articolo recentemente pubblicato sulla rivista Buildings [7].

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Ringraziamenti: Il progetto smart ESI è uno sforzo congiunto di diversi gruppi di lavoro senza i quali il suo sviluppo non sarebbe possibile: desidero ringraziare il team tecnico della Scuola per il suo coinvolgimento nel progetto, in tutte le attività di gestione e manutenzione delle infrastrutture; a Fernando Rincón, per aver consentito l'installazione di 200 luci intelligenti fornite gratuitamente dalla società Zemper; al collega Pepe Bravo, per la sua collaborazione e iniziativa volta a “far crescere” l'ESI intelligente attraverso diverse applicazioni basate sulla tecnologia NFC che abilitano molteplici funzionalità utili per la comunità ESI; all'Ufficio di Gestione delle Infrastrutture (OGI) e ai Servizi ICT dell'UCLM.

[1] Mark Weiser. 1999. Il computer per il 21° secolo. SIGMOBILEMob. Calcola. Comune. Rev. 3, 3 (luglio 1999), 3–11. https://doi.org/10.1145/329124.329126

[2] Ashton, K. Quella cosa dell'"Internet delle cose". RFID J. 1999, 22, 97–114.

[3] Escolar, S., Villanueva, FJ, Santofimia, MJ, Villa, D., Toro, XD, & López, JC (2019). Un approccio basato sul processo decisionale con attributi multipli per la progettazione di classifiche di città intelligenti. Previsione tecnologica e cambiamento sociale.

[4] Benavente-Peces, C. Sull'efficienza energetica nella prossima generazione di edifici intelligenti: tecnologie e tecniche di supporto. Energie 2019, 12, 4399.

[5] Direttiva 2010/31/UE del Parlamento Europeo e del Consiglio del 19 maggio 2010 sull'efficienza energetica degli edifici. Disponibile online: https://www.boe.es/doue/2010/153/L00013-00035.pdf

[6] Metallidou, C.K.; Psannis, KE; Egyptiadou, EA Efficienza energetica negli edifici intelligenti: approcci IoT. Accesso IEEE 2020, 8, 63679–63699

[7] Escolar, S.; Rincón, F.; Barba, J.; Caba, J.; de la Torre, JA; López, JC; Bravo, C. Un approccio metodologico per la smartificazione di un campus universitario: il caso d'uso Smart ESI. Edifici 2023 13 2568. https://doi.org/10.3390/buildings13102568