Entrevista: The Noe Project SCL
Un innovador software que mide y evalúa los flujos de energía. El fin: disminuir su consumo y, de paso, alertar a la sociedad. Un modelo que además, en el futuro, podría contribuir a nuevos métodos de generación de la misma. Este es Noe Project.


En un país donde hay mucho por hacer en torno al tema energético, su ahorro, generación y cuidado, proyectos como The Noe Project resultan alentadores.
Un idóneo primer paso para sensibilizar a la población y, por qué no, motivar estudios similares o la creación de políticas en pos del resguardo energético. El futuro va hacia allá, y no lo decimos nosotros, los hechos lo demuestran.
Muestra
The Noe Poject es el resultado de una invitación del MAXXI, Museo Nacional de Arte del Siglo XXI de Roma, a participar en la muestra “Energía, arquitectura en la era del pre y pospetróleo”. La propuesta llegaba directa y sorpresivamente a la oficina de Guillermo Acuña Arquitectos Asociados, estudio que se dedica fundamentalmente a resolver encargos privados de menor escala, con lo cual la propuesta los hizo plantearse problemas y soluciones que se escapan de los límites específicos de la arquitectura.
Más de un año de intenso intercambio de ideas con Pippo Ciorra, curador de la muestra, fue necesario para que el modelo tomara forma. “No quisimos diseñar simplemente la ‘gasolinera’ del futuro. Más bien quisimos desarrollar un abordaje multidimensional al tema, que nos permitiera enfrentar al mismo tiempo los problemas de los sistemas existentes de distribución de energía y la naturaleza de la relación entre la ciudad y su suministro”, cuenta Acuña.
Modelo
Este modelo de optimización de energía mediante el estudio de los factores desplazamiento, medioambiente y consumo, presenta multiobjetivos: minimizar el consumo energético y la distancia, maximizando la eficiencia de algunos procesos. La visualización de la ciudad se logra por medio de mapas dinámicos, no estáticos, con aplicaciones que funcionan en base a datos introducidos en los diferentes canales energéticos, pudiendo ser alterados dependiendo de lo que se estudie. Según explica el arquitecto, hay múltiples aplicaciones prácticas. “Se pueden realizar estudios con mediciones a nivel de gobiernos locales, planos reguladores y herramientas de planificación urbana, y de estos respecto a otros. O visualizar los flujos del Transantiago y el Metro, las comunicaciones celulares, la ruta de los alimentos, la salud, la diversión. Lo que se requiere es información…; si los datos son ricos, las posibilidades son variadas”, asegura.
¿De dónde surge la idea de la construcción del modelo empleado? The Noe Project asume la necesidad de cuestionar los mecanismos de representación con que hoy contamos, visualizando estas nuevas rutas de la energía que darán origen a una nueva transformación de la ciudad, desde una industrial hacia una informatizada. Este nuevo poder, la información, junto a la materia y la energía son los tres principales componentes de lo que hoy entendemos por 'naturaleza'. Lo anterior se nos presentó como una potente posibilidad para operar sobre la ciudad. En efecto, en cada intercambio de información se consume o libera energía. Considerado de este modo, la información es vital, como lo es su hermana inseparable, la energía. La pregunta que nos hicimos entonces fue ¿es posible generar un modelo de visualización de la ciudad que nos permita entender y operar sobre la relación información y energía? Esto es lo que intenta resolver The Noe Project SCL.
El modelo interpreta datos de desplazamiento, medioambiente y consumo. ¿Por qué y cómo son estudiadas estas variables? El programa permite visualizar el comportamiento de las energías en Santiago, en un día tipo, para tres formas principales: desplazamientos, medioambiente y consumo. Obteniendo una representación tridimensional de la Región Metropolitana, donde se encuentran controles de visualización y filtros de datos que permiten aislar las numerosas variables que supone el problema. Asimismo se incluyen parámetros de optimización según criterios específicos para cada tipo de energía.
Estos parámetros al ser utilizados en un canal energético afectan simultáneamente el comportamiento de los demás canales. En la capa de movilidad se representan los viajes por hora dentro de Santiago. Como en lugar de datos planos se opera con inteligencia geoespacial, múltiples filtros permiten visualizar selectivamente niveles socioeconómicos, propósitos de viaje y medios de transporte. Sobre esta visualización se activa el comando optimization, el cual aplica un algoritmo de bundling que agrupa los principales movimientos dentro de Santiago de manera de optimizar el uso de las energías tomando como premisa la primera ley de la geografía: todas las cosas están relacionadas entre sí, pero las cosas más próximas en el espacio tienen una relación mayor que las distantes. En medioambiente se visualiza la contaminación sobre el valle de Santiago y su comportamiento según las variaciones de temperatura y las direcciones de los vientos, la temperatura ambiente y factor de radiación solar. Además de la capacidad de visualizar selectivamente por tipo de contaminante y tipo de fuente emisora, se utilizan datos demográficos para visualizar la población vulnerable a sufrir los efectos de la contaminación. De esta manera el comando vulnerable permite visualizar los sectores críticos a descontaminar. El consumo representa la capacidad de compra por rubros de los diferentes sectores de la ciudad, filtrando los datos por tramos de ingreso, sectores económicos o productos específicos y su variación a lo largo del día. El comando potential demandado muestra el potencial de crecimiento para la demanda de sectores productivos con un ingreso medio-bajo y altos niveles de necesidades insatisfechas. Finalmente, en la sección de proyecto se muestran de manera simultánea y sincronizada los datos de las secciones anteriores como un mapa termométrico para una nueva red energética del valle de Santiago. Este mapa muestra las zonas con mayor cantidad de energía demandada, tanto como para concentrar los viajes dentro de la capital, zonas críticas a descontaminar y niveles de consumo potenciales que en su conjunto informan la ubicación más eficiente para una red de energy points. El comando energy point, con sus diferentes grados de activación, ilustra una secuencia que permite hacer aparecer estas estructuras en los puntos críticos de la ciudad, a modo de ‘acupuntura’, optimizar el número y ubicación de las mismas para generar una ecualización de las energías urbanas y finalmente trazar una nueva red para la ciudad de Santiago que utilice de la forma más eficiente la energía disponible, cualquiera sea su fuente.
¿Cuáles son los conceptos básicos en los que se apoya el modelo? El primer concepto que quisimos abordar es que la mayor pérdida de energía tiene lugar durante el transporte desde la fuente de origen al lugar de consumo.
El desplazamiento nos habla de la dispersión de la energía y sus costos. Cualesquiera sean el futuro energético y la fuente que se considere, su desplazamiento involucra una pérdida proporcional a la distancia y cantidad de energía desplazada. El segundo concepto es que en el futuro el simple hecho de consumir energía a menudo será una oportunidad para producirla. Esto sucederá cuando podamos cargar la red al conducir nuestro auto, produciendo fricción o cuando caminamos, o en bicicleta o al calentar nuestras casas. Una vez que la transmisión sea Wi-Fi hacia nuestros energy points, será posible recuperar y redistribuir esas energías, lo que reduce drásticamente las pérdidas y el consumo. La tercera sugerencia es la visualización de una infinidad de parámetros que podemos empezar a modificar hoy. Estos tienen que ver con la forma en que nos movemos en la ciudad, con la forma en que generamos residuos o contaminación, con nuestras elecciones diarias de alimentos, calefacción, consumo, transporte.
¿Qué conclusiones se obtuvieron de los resultados del estudio? El proyecto propone ahorrar entre un 25 y un 30 por ciento de las energías actuales que se necesitan para mover Santiago, en igualdad de condición de gasto. No queremos que la gente gaste menos, sino que la gente gaste mejor.
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