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12/1/2025
1/12/2025
2025/12/01
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¿Qué sucede cuando la inteligencia artificial comienza a gestionar el clima de un edificio universitario? En el Instituto Tecnológico de Bandung (ITB), una de las universidades más prestigiosas de Indonesia, esa pregunta pasó de ser una idea teórica a una prueba real. Para explorarlo, ITB y LG HVAC Solutions lanzaron un proyecto conjunto y prepararon un experimento en dos aulas del edificio Labtek VI, convirtiéndolas en un laboratorio viviente para observar cómo la IA podría adaptarse a la vida académica real.
La eficiencia energética no es un tema menor para las universidades. Las aulas y laboratorios se llenan y vacían de forma impredecible. Los sistemas HVAC tradicionales suelen funcionar a máxima potencia de manera continua, desperdiciando electricidad y elevando los costos. ITB buscaba una respuesta más inteligente.
En 2024, LG HVAC Solutions e ITB lanzaron el primer proyecto de campo con HVAC impulsado por inteligencia artificial en Indonesia. Con la instalación del sistema VRF Multi V i en el edificio Labtek VI, el proyecto no solo buscaba evaluar el rendimiento, sino también descubrir cómo la IA podía aprender, adaptarse y transformar el consumo energético en el campus.
La historia comenzó con la incomodidad. Como muchas universidades, ITB enfrentaba el reto de operar edificios con alto consumo energético en un clima tropical. Las aulas se llenaban por la mañana, quedaban vacías al mediodía y se volvían a ocupar por la tarde, generando bruscas variaciones en la demanda de refrigeración.
En estas condiciones, resultaba extremadamente difícil para los encargados de mantenimiento ajustar manualmente el aire acondicionado, lo que a menudo provocaba un mayor consumo energético. Era evidente la necesidad de una forma más inteligente de optimizar la energía sin sacrificar el confort.
Un lado del edificio se recalentaba bajo el sol, mientras que las esquinas sombreadas permanecían frescas. Los aires acondicionados trabajaban de más, enfriando incluso aulas vacías, y las facturas de electricidad reflejaban ese desequilibrio.
“Nuestras aulas y laboratorios a menudo estaban desbalanceados”, explicó Seno Nugroho, gerente del edificio Labtek VI.
“El lado este se sobrecalentaba bajo el sol, mientras que otras salas permanecían frías. Y las aulas vacías seguían consumiendo electricidad. Estos desequilibrios aumentaban las facturas mensuales.”
No se trataba solo de una molestia: era un costo, un problema de sostenibilidad y una oportunidad para repensar cómo ofrecer confort de forma más inteligente.
En julio de 2024, ITB se asoció con LG HVAC Solutions para explorar un camino diferente. Tras meses de análisis y discusiones conjuntas, el proyecto inició con la instalación de una unidad exterior y cuatro unidades interiores, seleccionadas y configuradas según el tamaño y uso de las aulas.
Pero el verdadero avance era invisible: el motor de inteligencia artificial integrado en el sistema LG Multi V i VRF.
“Al agrupar condiciones similares y buscar configuraciones óptimas, el sistema LG Multi V i puede detectar cambios en la carga, temperatura y humedad”, explicó Erwin Praseto, ingeniero de ventas de LG.
“Está diseñado para ajustar la velocidad del compresor y el flujo de aire, brindando confort estable a los estudiantes mientras el edificio consume menos energía.”
El AI Smart Care del Multi V i utiliza aprendizaje profundo basado en IA para analizar variables clave como temperatura, humedad y flujo de aire, y prever el tiempo necesario para alcanzar la temperatura deseada.
Con base en esas predicciones, el sistema ajusta de forma flexible la velocidad del compresor, el flujo de refrigerante y la operación de los ventiladores, equilibrando confort y eficiencia.
Además, AI Indoor Space Care agrupa las unidades interiores según la similitud ambiental, equilibra la temperatura en el aula y activa o desactiva automáticamente los equipos para evitar el sobreenfriamiento.
La prueba de 90 días
Para verificar sus capacidades, los ingenieros del ITB diseñaron una prueba clara. Durante 90 días, el sistema LG Multi V i operó un día en modo normal y al siguiente en modo IA.
Este esquema alternado permitió comparar datos en las mismas aulas y condiciones, aprovechando su uso real por parte de los estudiantes.
Los resultados mostraron una diferencia clara: en modo IA, la carga promedio del compresor se redujo en un 37.7%, manteniendo la temperatura interior estable dentro de ±1°C y una variación de humedad de solo 3.97%.
Lo más importante: el consumo eléctrico se redujo en un 49.2%, reflejándose casi igual en las facturas de electricidad.
* Resultados basados en la operación de un sistema Multi V i (Modelo: ARUN140LTE6) y cuatro unidades interiores tipo DUAL Vane 4-Way Cassette (Modelos: ARNU28GTBB4, ARNU42GTAB4) entre el 1 de noviembre de 2024 y el 28 de febrero de 2025.
* Los resultados pueden variar según las condiciones y configuración de cada sitio.
En otras palabras, el compresor trabajó mucho menos en modo IA, sin cambios perceptibles en temperatura o humedad. Las aulas conservaron el mismo nivel de confort mientras el consumo energético se redujo casi a la mitad.
Además, al realizarse en aulas activas, los resultados reflejaron las condiciones reales del campus, con sus fluctuaciones impredecibles. De hecho, bajo esas variaciones, el modo IA mostró ahorros incluso mayores que los esperados en pruebas de laboratorio controladas.
Para ITB, los resultados fueron más que cifras: demostraron que la climatización inteligente puede lograr eficiencia medible sin comprometer el confort, esencial en entornos educativos.
* Los resultados pueden variar según las condiciones de uso.
Aunque la prueba de 90 días llamó la atención, la historia más interesante vino con casi un año de operación continua.
A lo largo de lluvias monzónicas, calor húmedo, semanas de exámenes y horarios cambiantes, la IA continuó afinando su desempeño. Aprendió los patrones de ocupación, anticipó picos de carga y redujo la potencia cuando las aulas se vaciaban inesperadamente.
El personal docente notó que los laboratorios de computación mantenían una temperatura constante incluso durante sesiones prolongadas. Los estudiantes dejaron de comentar sobre el calor o el frío desigual.
Los encargados de mantenimiento observaron una tendencia de reducción en los costos mensuales de energía.
Lo que comenzó como un experimento, se convirtió en una práctica diaria: una demostración de lo que significa el control climático inteligente en la vida real.
Los ahorros en el edificio Labtek VI abren una pregunta más amplia: ¿qué sucedería si campus enteros adoptaran HVAC impulsados por IA? ¿Y si también lo hicieran edificios municipales, bibliotecas o torres corporativas?
Para LG HVAC Solutions, el proyecto con ITB representó más que una instalación exitosa: mostró cómo la gestión energética puede pasar del mantenimiento reactivo a la inteligencia proactiva.
El LG Multi V i no es solo un sistema HVAC eficiente; es una muestra de la innovación de LG y el inicio de una nueva era en tecnología HVAC”, destacó Erwin Praseto, ingeniero de ventas de LG.
En un mundo donde las instituciones deben reducir costos y cumplir metas de sostenibilidad, la lección del ITB es clara: es posible medir y lograr ahorros reales bajo condiciones reales.
El proyecto del ITB demostró más que un éxito técnico: mostró cómo un sistema HVAC impulsado por inteligencia artificial puede ofrecer eficiencia comprobable y confort constante en entornos académicos reales, brindando además un modelo para universidades, instituciones públicas, instalaciones comerciales y otras industrias con condiciones de carga variables en todo el mundo.
* Proyecto desarrollado en colaboración entre LG HVAC Solutions y ITB University como parte de una iniciativa de investigación conjunta.
Q. ¿Cuánta energía ahorró el sistema HVAC con IA Multi V i en el ITB?
A. En una prueba de 90 días, el modo IA redujo el consumo eléctrico en 49.2%.
Q. ¿El HVAC con IA es efectivo en aulas con ocupación variable?
A. Sí. El confort se mantuvo constante incluso con cambios continuos en el número de estudiantes.
Q. ¿Qué papel desempeña el LG Multi V i?
A. Es un sistema VRF con IA que se adapta y controla en tiempo real para reducir el desperdicio energético.
Q. ¿Se pueden aplicar estos resultados en otros lugares?
A. Los resultados pueden variar, pero el caso del ITB demuestra el gran potencial para universidades, instituciones públicas y edificios comerciales en todo el mundo.