BRISA

Las administraciones públicas afrontan la doble presión de descarbonizar su parque de edificios y contener el gasto energético, en cumplimiento de las directivas europeas y los planes nacionales y regionales de eficiencia. En este contexto, las soluciones basadas en inteligencia artificial y series temporales emergen como aliadas estratégicas para armonizar información, predecir consumos y orientar inversiones hacia las actuaciones con mayor impacto energético y económico.

Los gestores públicos lidian con datos dispersos y de calidad desigual (consumo, facturación, inventario de equipos), limitando la detección de patrones y la priorización de inversiones. Hay lagunas temporales y errores en series, lo que impide estimar ahorros con confianza. La obsolescencia no anticipada encarece mantenimiento y provoca indisponibilidades. Falta un sistema reproducible para comparar actuaciones (kWh/€) y simular paquetes de medidas. Sin una capa de IA y normalización, escalar decisiones a centenares de activos es muy costoso.

• Modelo fundacional de series temporales: permite predecir demanda, reconstruir datos y detectar anomalías a escala portafolio, acelerando análisis para gestores energéticos.
• Prioridad de actuaciones (kWh/€): facilita rankings de retorno energético-económico y simulaciones de medidas simultáneas (envolvente, HVAC, control).
• Mantenimiento predictivo: estima vida útil y riesgo de fallo para planificar sustituciones y licitaciones con antelación.
• Escalabilidad administrativa: integrable con flujos internos para el seguimiento del piloto y eventual despliegue.

• Eficiencia y ahorro: base para reducir consumo y costes al orientar inversiones hacia actuaciones con mayor ratio kWh/€.
• Agilidad y trazabilidad: tiempos de análisis y reporte más cortos con criterios homogéneos para todo el parque.
• Resiliencia operativa: menos fallos inesperados y mejor planificación presupuestaria.

Cliente: Infraestructuras de la Generalitat de Catalunya

• Instrumento de contrato: Concurso (GovTech4All Startup Challenge)
• Precio:  44.000€
• Duración del contrato: 6 meses
• Licitación: Enlace

Las ciudades europeas están reforzando políticas de calidad del aire y adaptación climática, con presión regulatoria y social para medir mejor, anticipar episodios y orientar decisiones urbanas. Por ejemplo, Pamplona lanzó un reto para medir de forma holística y granular la calidad del aire y simular efectos de intervenciones en movilidad, urbanismo o renaturalización, en línea con la adopción de gemelos digitales en la gestión urbana. El impulso público busca decisiones basadas en datos, comparabilidad y transparencia hacia la ciudadanía

Los ayuntamientos suelen operar con redes oficiales de estaciones (pocas, fijas) que no capturan variabilidad intraurbana ni permiten atribuir fuentes con precisión. Integrar sensórica heterogénea (municipal, privada, satelital) y datos urbanísticos/meteorológicos supera las capacidades habituales. Faltan herramientas para reconstruir lagunas de datos, validar calidad y simular escenarios (ZBE, cambios de tráfico, nuevas zonas verdes) con resolución de calle. Las decisiones interdepartamentales requieren evidencia compartida y trazable; sin un gemelo digital operacional, la comparación “antes/después” y la priorización de medidas se vuelven lentas y discutibles.

• Gemelo digital urbano de aire: integra datos de sensores, meteorología y GIS para describir, predecir y ensayar políticas a nivel de barrio/calle. Permitió visualización temporal-espacial y simulación de intervenciones. 
• Atribución de fuentes y escenarios: facilita separar contribuciones (tráfico, industria, morfología urbana) y estimar impactos de ZBE, rediseño viario o infraestructura verde antes de ejecutarlas.
• Reconstrucción y validación de datos: aplica modelos de series temporales para imputar huecos y controlar calidad, manteniendo continuidad operativa del sistema.
• Motor de decisiones interdepartamental: habilita paneles y comparativas “antes/después” para movilidad, urbanismo y medio ambiente, agilizando la coordinación y la rendición de cuentas.

• Agilidad y resiliencia: decisiones de mitigación más rápidas (p. ej., activar medidas de tráfico en episodios) gracias al pronóstico y simulación en el gemelo.
• Eficiencia y accesibilidad: una sola vista de datos ambientales y urbanos reduce tiempos de análisis y mejora comprensión pública de medidas.
• Sostenibilidad y trazabilidad: priorización de actuaciones con evidencia cuantitativa (reducción NO₂/PM por intervención) y registro reproducible del “antes/después”.

Cliente: Tracasa Instrumental

• Instrumento de contrato: Concurso (Artículo 183)
• Precio:  54.000€
• Duración del contrato: 4 meses
• Licitación: Enlace