Energía, hogares más eficientes y ecológicos gracias a la computación cuántica

Gracias a la computación cuántica será posible optimizar la gestión energética de nuestros hogares , ahorrando dinero y mejorando su impacto ambiental. Esto es lo que se desprende de un nuevo estudio dirigido por la Universidad de Cornell y publicado en 'Engineering' . En concreto, los autores desarrollaron una estrategia de control predictivo de modelos (Mpc) basada en la optimización aproximada cuántica. Esta estrategia está diseñada para edificios equipados con sistemas de almacenamiento de energía por baterías y generación de energía renovable, como paneles fotovoltaicos . El núcleo de la estrategia es un esquema de transferencia de parámetros basado en el aprendizaje para el algoritmo de optimización aproximada cuántica (Qaoa). Al tratar el problema Mpc como un problema de optimización binaria cuadrática sin restricciones (Qubo), el enfoque puede calcular controles óptimos para minimizar el consumo neto de energía de un edificio. Los investigadores realizaron experimentos computacionales utilizando datos de dos edificios del campus de la Universidad de Cornell y compararon el rendimiento de su estrategia MPC basada en computación cuántica con aquella basada en MPC determinista. La estrategia MPC cuántica logró una mejora del 6,8 por ciento en la eficiencia energética en comparación con el MPC determinista y también condujo a una reducción anual significativa del 41,2 por ciento en las emisiones de carbono, gracias a la gestión eficaz del almacenamiento de energía en baterías y las fuentes de generación renovables. Además, la estrategia propuesta demostró una buena adaptabilidad. Fue capaz de ajustar las cargas de calefacción y refrigeración en respuesta a los cambios en la temperatura ambiente, manteniendo el confort interno y optimizando el consumo de energía.