Jean-Simon Venne, Co-Fundador y CTO de BrainBox AI – Serie de Entrevistas

BrainBox AI utiliza tecnología de inteligencia artificial autoadaptativa para optimizar proactivamente el consumo de energía de uno de los mayores contribuyentes al cambio climático: los edificios. El motor de AI admite un edificio que se opera por sí solo y no requiere intervención humana.

Jean-Simon Venne es el Co-Fundador y CTO de BrainBox AI.

¿Qué te inspiró a lanzar BrainBox AI?

Mi viaje en la tecnología de HVAC comenzó mientras trabajaba en proyectos de eficiencia energética en todo Norte América y Europa. Durante esta etapa de mi vida, me ocupé de la tecnología en una gran variedad de edificios. Estos eran edificios de diferentes tamaños y propósitos, desde hoteles hasta centros de datos. Pronto me di cuenta de que los enfoques de comisionamiento continuo generarían ahorros de energía consistentes, pero requerirían grandes cantidades de capital financiero y humano. Con esto en mente, me propuse encontrar una forma de ingeniar un enfoque de comisionamiento basado en AI que entregara una nueva solución de HVAC más duradera, que hiciera un uso eficiente de la tecnología del edificio para maximizar los ahorros y minimizar la incomodidad de los ocupantes. El producto final de este viaje fue BrainBox AI, una solución que es a la vez económica y requiere poco capital humano.

¿Cuán complicado es el proceso de adaptar un edificio existente con BrainBox AI?

BrainBox AI es probablemente una de las soluciones más sencillas de instalar en el espacio de optimización de HVAC o automatización de edificios. De hecho, normalmente no nos referimos a nuestra instalación como una adaptación en absoluto. El proceso de instalación tarda alrededor de 2-3 horas y la implementación del proyecto requiere alrededor de 10 horas del tiempo del personal del propietario del edificio. Después de esta instalación, se produce un período de aprendizaje de AI de 6-8 semanas. Después, el motor de AI está listo para controlar el edificio en función del perfil de energía único del edificio que ha desarrollado.

¿Puedes explicarnos cómo BrainBox AI utiliza el aprendizaje automático para reducir el consumo de energía y mejorar la comodidad de los ocupantes del edificio?

Nuestra solución combina ecuaciones de energía desarrolladas para cada perfil de energía del edificio con aprendizaje profundo y datos de series temporales para calcular cómo cada zona reaccionará a las condiciones cambiantes (por ejemplo, el clima) con el tiempo. Más específicamente, nuestras redes neuronales de aprendizaje profundo pueden mirar hacia el futuro y predecir el estado de una zona en un edificio en 5 minutos, 10 minutos, 3 horas y 6 horas con una precisión del 99,6%. De hecho, incluso a 300 horas, nuestro motor de AI sigue haciendo predicciones con una precisión asombrosa. A partir de estas predicciones, nuestro motor de AI determina la mejor manera de gestionar el flujo de energía para cada zona en su edificio, asegurando los mayores ahorros de energía y comodidad para los ocupantes.

¿Qué tipo de ahorros de energía estamos hablando?

BrainBox AI puede reducir el costo total de energía de un edificio hasta un 25%, lo que tiene un impacto significativo no solo en la línea de fondo del propietario del edificio, sino también en la huella de carbono de su edificio.

¿Cuáles son algunos ejemplos de los puntos de datos que se están recopilando?

Utilizamos datos existentes de los sistemas del edificio (como el BMS, los sistemas de control de acceso o sensores) así como fuentes de terceros (como el clima y la ocupación) para tomar decisiones. Un diferenciador principal de BrainBox AI es que solo utilizamos los datos que ya están disponibles en su edificio. No necesita implementar ningún equipo o sensor adicional para que BrainBox AI funcione.

BrainBox AI utiliza aprendizaje profundo para optimizar la eficiencia energética. ¿Cuánto tiempo se necesita para recopilar y analizar los datos antes de que se vean mejoras en la eficiencia energética?

El AI requiere un período de aprendizaje mínimo de 6-8 semanas, durante el cual recopilará todos los datos que necesite.

Con un beneficio tan positivo en el cambio climático, ¿BrainBox AI o sus clientes han podido beneficiarse de créditos fiscales por parte de la provincia de Quebec o el gobierno federal de Canadá? Si no, ¿cree que esto podría ser una posibilidad en el futuro?

Hemos beneficiado de créditos fiscales por investigación y desarrollo y esperamos involucrarnos más con los gobiernos provincial y federal en el futuro.

En noviembre de 2019, BrainBox AI anunció que se uniría al MaRS Discovery District, el mayor centro de innovación urbana de Norteamérica. ¿Cómo ha beneficiado esta experiencia a BrainBox AI?

El MaRS Discovery District es un gran socio que apoya a BrainBox AI en sus esfuerzos de comercialización y promoción. MaRS ha apoyado a BrainBox AI de muchas maneras, incluyendo participaciones en eventos internacionales de sostenibilidad y CleanTech, nominaciones como la mejor empresa de CleanTech canadiense, cabildeo a varios niveles de gobierno, eventos de medios y mucho más. En general, MaRS ha sido un fuerte defensor de las startups de CleanTech para nosotros.

¿Qué ves como la próxima evolución en AI cuando se trata de optimizar el HVAC?

En el futuro cercano, habrá varias innovaciones nuevas que se introducirán en el mercado del HVAC gracias a la IA, como la detección temprana de fallas, el cambio automático de carga y, en última instancia, nuevas plataformas de tecnología que utilizan la inteligencia de enjambre para la optimización de la red de energía.

¿Hay algo más que te gustaría compartir sobre BrainBox AI?

Estamos muy orgullosos de trabajar con instituciones de investigación increíbles para apoyar el desarrollo de nuestros modelos de IA. BrainBox AI trabaja en colaboración con el Laboratorio Nacional de Energía Renovable (NREL) del Departamento de Energía de los EE. UU., el Instituto para la Valorización de Datos (IVADO) y también con instituciones educativas que incluyen la Universidad McGill de Montreal y la Escuela de Tecnología Superior (ETS).

Esta es un enfoque muy único para combatir el cambio climático. Para aquellos que deseen aprender más, por favor visiten BrainBox AI.