Inés-Barbeito-Sonia-Zaragoza-Javier-Tarrío-Salvador-Naya—Premios-Sociedad-de-Estadística-e-Investigación-Operativa-SEIO-FBBVA2020

Inés Barbeito, Sonia Zaragoza, Javier Tarrío-Saavedra y Salvador Naya

Premios Sociedad de Estadística e Investigación Operativa (SEIO)-Fundación BBVA

Mejor contribución aplicada en Estadística

2020

Por su trabajo Assessing thermal comfort and energy efficiency in buildings by statistical quality control for autocorrelated data, publicado en 2017 en una revista de alto impacto en el área, Applied Energy, sobre una aplicación “innovadora y multidisciplinar”, según califica el acta, que supervisa, controla y optimiza el consumo de energía en edificios.

CONTRIBUCIÓN

Premios Sociedad de Estadística e Investigación Operativa – Fundación BBVA

2020

Vídeo

Entrevista con los premiados

Discurso

Salvador Naya

Mantener una estancia en las mejores condiciones de confort para sus habitantes, y al mismo tiempo hacer un uso eficiente de la energía, no es sencillo. Exige recoger y gestionar cantidades ingentes de datos de todo tipo de sensores -temperatura, dióxido de carbono, oxígeno…-, que además se generan de manera continua. Integrar todos esos datos en una plataforma que haga posible su uso ha sido el objetivo de Inés Barbeito, Sonia Zaragoza, Javier Tarrío-Saavedra y Salvador Naya, investigadores de la Universidad de La Coruña (Facultad de Informática y Escuela Politécnica Superior), ganadores en la categoría de Mejor contribución aplicada en Estadística.

“La estadística es lo que le da valor a los datos. Sí, los datos son el petróleo, pero están sin refinar, y así no valen; la estadística es lo que te permite extraer información. Sin la estadística los datos no valen de nada, incluso generan ruido”

Su trabajo es una aplicación “innovadora y multidisciplinar”, según califica el acta, que supervisa, controla y optimiza el consumo de energía en edificios, buscando a la vez el máximo confort en las condiciones de temperatura.

La plataforma fue presentada en el trabajo Assessing thermal comfort and energy efficiency in buildings by statistical quality control for autocorrelated data, publicado en 2017 en la revista Applied Energy, de alto impacto en el área. Se basa en el procesado de datos almacenados en una web desarrollada de manera específica, y también calcula el correspondiente ahorro energético. Se emplea un software de código abierto.

Los autores destacan la interdisciplinariedad del sistema desarrollado, que combina investigación en ingeniería, computación y estadística, y enfatizan su alto impacto social. Como explica su primera autora, Ines Barbeito, “este trabajo se centra en resolver el problema real y muy importante del control de la eficiencia energética y el confort térmico en edificios”.

La aplicación emplea técnicas estadísticas de última generación, como series temporales y big data, para el estudio de valores recogidos por un gran número de sensores distribuidos por el edificio, ya sean las habitaciones y estancias de un hotel o las distintas zonas de unos grandes almacenes. La aplicación está sirviendo de base a programas ya en uso, instalados a través de colaboraciones con la empresa spin-off Nerxus Quality Solutions, participada por la Universidade da Coruña, que ofrece servicios de asesoría sobre Big Data en eficiencia energética orientada a empresas del sector servicios.