Tercera edición: 2024
Descripción
AB Data Challenge se enmarca dentro de un modelo de innovación donde, a través de un concurso de datos abiertos, colaboramos con universidades, centros de investigación y centros de formación profesional para potenciar el uso de los datos de telelectura con el propósito de acelerar la innovación.
3a edición AB Data Challenge
En esta tercera edición, pusimos a disposición de los grupos participantes los datos agregados de telelectura correspondientes a 2021, 2022 y 2023 de algunos municipios del área metropolitana de Barcelona.
Los retos se han enfocado principalmente en comprender patrones de consumo de colectivos vulnerables, los efectos sobre la sostenibilidad y el cambio climático, la configuración de alarmas por exceso de consumo y la innovación abierta. El programa sigue impulsando nuevos retos con el objetivo principal de promover la innovación y el talento.
Cifras destacadas 3a edición
Proyectos finalistas
Marcau Metering Solutions
1a posición
Reto: Alarma por exceso de consumo
Universidad: UB
2 participantes
Ciencia de Datos
Objetivos: Detectar anomalías en los patrones semanales de registro de los contadores de la red e inferir su causa
Descripción
Desarrollo de dos sistemas complementarios para la detección y análisis de anomalías en los patrones de consumo. El primero es un sistema de detección de anomalías que utiliza una matriz de datos para comparar los consumos entre diferentes semanas de un mismo contador y entre diferentes contadores en la misma semana. El segundo es un sistema explicativo que permite determinar las causas específicas de la anomalía identificada por el sistema de detección, señalando los puntos o franjas temporales concretas donde se ha producido.
Aqualert
2a posición
Reto: Vivienda social y consumo de agua
Universidad: UPF
5 Participantes:
Ingeniería informática / Ciencia de Datos
Objetivo: Mejorar el bienestar de los hogares más vulnerables mediante la detección temprana de problemas a partir de su consumo de agua.
Descripción
Desarrollo de un modelo de predicción de consumo residencial basado en la extrapolación del consumo actual. Los resultados del modelo se visualizan a través de una aplicación para dispositivos móviles que integra LLMs, donde el usuario puede configurar alarmas basadas en la diferencia entre el consumo real y el previsto y puede hacer preguntas sobre su consumo.
Aquateam
3a posición
Reto: Innovación Abierta
Universidad: UPF
5 Participantes:
Ingeniería matemática en Ciencias de Datos
Objetivo: Predecir y priorizar el cambio de contadores para mejorar la eficiencia operativa y el servicio al cliente.
Descripción
Desarrollo de un modelo basado en técnicas de aprendizaje automático para priorizar el cambio de contadores. Aigües de Barcelona dispone de dos tipos de contadores: mecánicos y electrónicos. Estos últimos ofrecen ventajas importantes, como el seguimiento en tiempo real, la detección temprana de anomalías y la reducción de los costos operativos, aunque tienen un costo de mantenimiento más elevado. El modelo permite analizar los patrones de consumo de agua para predecir cuáles contadores mecánicos generarían más beneficio con una actualización a contadores electrónicos, así como aquellos contadores electrónicos con poco uso y altos costos de mantenimiento que podrían ser reemplazados por dispositivos mecánicos.
