comprarcasa

Un proyecto de dos profesoras de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), Teresa Olivares y María del Carmen Ruiz, y de los alumnos Jaime López y Carlos Guereta, ha sido seleccionado por Google en un concurso mundial orientado a premiar la investigación de las casas inteligentes y el Internet de las Cosas (IoT).

"El tema de este trabajo es el estudio de la tecnología basada en los dispositivos de bajo consumo o BLE (Bluetooth Low Energy) y de los protocolos asociados para el desarrollo de aplicaciones relacionadas con las Smart Home o casas inteligentes en el ámbito del Internet de las Cosas", explica la profesora Olivares, del departamento de Sistemas Informáticos de la Escuela Superior de Ingeniería Informática de Albacete.

Olivares es además la investigadora principal del proyecto regional Econsense, que tiene por objeto mejorar el confort y seguridad en edificios inteligentes, así como reducir el consumo energético. Los alumnos están realizando su trabajo fin de grado y prácticas de investigación en dicho proyecto.

La idea principal es desarrollar un prototipo de casa inteligente que estará dotada con una serie de sensores (de temperatura, humedad, luz o CO2 para el bienestar del usuario y de apertura y cierre de puertas y ventanas para seguridad y control de los movimientos por la casa) y dispositivos BLE para determinar mediante micro-localización en qué parte de la vivienda se encuentra el usuario. "De esta manera", explica Olivares, "según dónde esté el residente se encenderán alguna de las luces o lámparas de la estancia y permitirá detectar posibles problemas de seguridad, como cuando los niños se acercan a ventanas o balcones".

Olivares recuerda que esta microlocalización está siendo todo un descubrimiento para el márketing y los estudios de mercado de las grandes marcas, ya que aplicado a centros comerciales se puede detectar dónde se detiene el potencial comprador, delante de qué estantería o producto, etc.

Pero esta casa inteligente permitirá además, gracias a la colocación de chips BLE en determinados objetos, conocer el comportamiento de sus residentes. ¿Cómo? Por ejemplo, localizados en determinados alimentos dentro del frigorífico, le avisarán que esos productos se están agotando y hay que comprar más; o en cajas de medicamentos para detectar si el usuario se ha tomado la dosis diaria o no; en pulseras para registrar las constantes vitales, los cambios en su estado de ánimo, para cambiar el color de las luces de la casa o reproducir una determinada música.

Dotar a objetos de la vida cotidiana con chips BLE va a servir también para encontrarlos. "Desde mi móvil, voy a ver exactamente en qué parte de la casa están las llaves. Solución a un problema que hemos tenido todos", puntualiza la profesora Olivares.

"Además de los distintos dispositivos que estarán repartidos por la casa, por los objetos y que lleve el propio usuario, la parte más importante del proyecto la forma un servidor central que va a recoger distintas fuentes de datos y que va a ser programado con técnicas inteligentes de tratamiento de datos, para que sea capaz de tomar decisiones y enviar distintas acciones a los actuadores que tengamos en la casa (para encender o apagar luces, subir o bajar persianas, conectar o desconectar electrodomésticos, reproductores de música, etc.), y recomendaciones, recordatorios o alarmas a nuestro Smartphone", concreta.

Este servidor central es precisamente el elemento que diferencia esta casa de otras Smart Home ya presentes en el mercado. Una plataforma totalmente flexible que, según el equipo seleccionado, se adapta a las necesidades de todo tipo de usuarios. "El único requisito es contar con un Smartphone, ya que el resto de dispositivos se adquieren de forma fácil y barata", matizan.

Una vez que el proyecto ha sido seleccionado por Google, el equipo investigador dispone de un tiempo de ocho semanas para plantear las ideas principales, llevarlas a cabo y presentar resultados. "Después se le puede dar continuidad si creen que es interesante", concluye Olivares.

El Mundo (25/04/2016)