La collaborazione Foobot x Smart Impulse al servizio della prestazione energetica
In Foobot mettiamo in campo agenti IA capaci di ottimizzare in continuo i sistemi HVAC degli edifici del terziario e delle strutture sanitarie. La nostra tecnologia agisce come un esperto energetico che conosce perfettamente il vostro edificio. Ma perché questa IA dia il massimo delle sue prestazioni, ha bisogno di una cosa essenziale: dati di consumo affidabili e dettagliati per uso.
È esattamente ciò che ci fornisce Smart Impulse. La loro soluzione di misura permette di ottenere, a partire da un contatore intelligente e da algoritmi basati sull'IA, un'analisi dei consumi di un edificio per uso (illuminazione, informatica, riscaldamento, ecc.). Questa granularità dei dati consente alla nostra IA di lavorare con una precisione senza pari.
1) La sfida del controllo HVAC intelligente
Il sistema HVAC rappresenta in media il 50% del consumo energetico degli edifici del terziario in Europa. In un contesto di obbligo BACS (direttiva EPBD, recepita in Italia con il D.Lgs. 48/2020) e di requisiti minimi di prestazione energetica per gli edifici non residenziali, i gestori di patrimoni immobiliari cercano soluzioni per ridurre questo consumo senza incidere sul comfort degli occupanti.
Il problema? I sistemi di gestione dell'edificio (BMS) esistenti vengono configurati una volta, poi raramente ottimizzati. Le regolazioni derivano, le condizioni cambiano (meteo, occupazione, usi) e il consumo sale silenziosamente.
Foobot risponde a questa sfida con un approccio radicalmente diverso: la nostra IA si addestra su un gemello digitale calibrato dell'edificio, poi controlla i parametri chiave del BMS in tempo reale. Anticipa, regola e corregge le derive automaticamente.
2) Smart Impulse: il dato che alimenta la nostra IA
Per addestrare la nostra IA e misurarne le prestazioni, abbiamo bisogno di dati energetici affidabili, in continuo e dettagliati per uso. Smart Impulse ci fornisce esattamente questo.
a) Una baseline affidabile per l'apprendimento
Grazie all'API Smart Impulse, recuperiamo i dati di consumo HVAC isolati dagli altri usi. Questo ci permette di costruire una situazione di riferimento robusta su cui calibrare il nostro gemello digitale e validare i nostri modelli secondo la norma ASHRAE Guideline 14.
b) Un reporting trasparente dei risparmi
Una volta implementata l'IA, i dati Smart Impulse permettono di quantificare con precisione i risparmi ottenuti sulla voce HVAC, edificio per edificio, stagione per stagione. Nessun dubbio su «che cosa è stato davvero risparmiato»: la prova è nei dati.
3) La nostra tecnologia: Deep Reinforcement Learning e gemelli digitali
A differenza dei sistemi a regole statiche o degli approcci MPC dei nostri concorrenti, Foobot utilizza il Deep Reinforcement Learning (DRL) – la stessa tecnologia di AlphaGo di DeepMind. La nostra IA si addestra in un ambiente virtuale sull'equivalente di oltre 800 anni di dati, sviluppando una capacità unica di adattamento agli imprevisti.
Concretamente, l'IA Foobot ottimizza:
- le curve climatiche dell'acqua (circuiti caldo e freddo),
- le curve di regolazione dell'aria (unità di trattamento aria),
- gli orari di avvio e di arresto degli impianti,
- o altri parametri che influiscono sul consumo.
Punto chiave: Foobot non sostituisce il BMS. Vi si collega come uno strato intelligente, interoperabile e reversibile (disattivabile con un semplice pulsante).
4) Caso concreto: uffici del terziario, misura + controllo IA
Un esempio rappresentativo del nostro approccio riguarda edifici per uffici di circa 13.000 m², dove Smart Impulse e Foobot sono stati implementati congiuntamente.
Il processo:
1. Installazione Smart Impulse: piano di misura rapido, senza interruzioni di servizio, che permette di isolare con precisione il consumo HVAC.
2. Creazione del gemello digitale Foobot: modellazione dell'edificio, calibrazione secondo ASHRAE Guideline 14, addestramento dell'IA.
3. Collegamento al BMS: implementazione dell'IA tramite API o gateway dedicato.
4. Controllo continuo: regolazioni ogni 15 minuti, ottimizzazione in funzione delle condizioni reali.
5. Reporting consolidato: monitoraggio dei risparmi per uso grazie ai dati Smart Impulse.
Risultati misurati:
27% di risparmio sull'HVAC rispetto all'anno di riferimento 2022, ovvero 170 MWh risparmiati e circa 60.000 € di guadagno – il tutto senza alcun peggioramento del comfort termico.
5) Un ritorno sull'investimento rapido e un'IA frugale
La combinazione Smart Impulse + Foobot offre un ritorno sull'investimento accelerato:
- Foobot: ritorno sull'investimento tipico di 12 mesi o meno a seconda delle dimensioni e della configurazione dell'edificio.
- Smart Impulse: permette di dare priorità alle azioni fin dall'inizio e di oggettivare i guadagni per tutta la durata del progetto.
La nostra IA si distingue anche per il suo bilancio di carbonio esemplare: 1 tonnellata di CO₂ emessa per 700 tonnellate risparmiate. A differenza degli LLM energivori, il Deep Reinforcement Learning è una tecnologia frugale, robusta e deterministica.
Conclusione: misurare meglio per controllare con più precisione
La collaborazione Foobot x Smart Impulse illustra una convinzione forte: l'IA di controllo energetico può eccellere solo se si basa su dati di qualità. Combinando la misura per uso di Smart Impulse e l'ottimizzazione continua di Foobot, offriamo ai gestori di patrimoni immobiliari una soluzione completa per:
- Capire con precisione dove va l'energia
- Ottimizzare l'HVAC in continuo, senza lavori
- Dimostrare i risparmi ottenuti
- Mantenere la prestazione nel tempo
Articolo redatto in collaborazione con i team di Smart Impulse. Grazie a Sabine Dorgan per il suo contributo.
FAQ – Definizioni
HVAC: che cosa significa?
HVAC significa Heating, Ventilation, Air Conditioning, cioè riscaldamento, ventilazione e climatizzazione. Il termine raggruppa i sistemi che garantiscono il comfort termico e la qualità dell'aria in un edificio, ed è spesso una delle voci con più impatto da ottimizzare in esercizio per ridurre il consumo energetico di un edificio.
Deep Reinforcement Learning: che cos'è?
Il Deep Reinforcement Learning (DRL) è un ramo dell'intelligenza artificiale in cui un agente impara a prendere decisioni ottimali per tentativi ed errori in un ambiente simulato. È la tecnologia utilizzata da DeepMind per battere i campioni del mondo nel gioco del Go. A differenza dell'IA generativa (LLM), il DRL è deterministico, affidabile e adatto al controllo industriale.
Gemello digitale: che cos'è?
Un gemello digitale è una replica virtuale dell'edificio che ne riproduce fedelmente il comportamento termico ed energetico. Calibrato secondo la norma ASHRAE Guideline 14, permette di addestrare l'IA e di prevedere i risparmi ottenibili prima di qualsiasi implementazione.
Décret Tertiaire (Francia): promemoria
In Francia, il Décret Tertiaire (Éco Énergie Tertiaire) impone una riduzione progressiva del consumo energetico degli edifici del terziario di oltre 1.000 m²: −40% nel 2030, −50% nel 2040, −60% nel 2050, con dichiarazione annuale dei consumi sulla piattaforma OPERAT. In Italia non esiste un dispositivo equivalente; il quadro di riferimento è la direttiva EPBD 2024/1275, che fissa per gli edifici non residenziali soglie minime di prestazione energetica: rinnovare il 16% degli edifici meno performanti entro il 2030 e il 26% entro il 2033.
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