A Scaleup Enerbrain usa a AWS para desenvolver um sistema inteligente de gerenciamento de energia predial

A Enerbrain, empresa scaleup italiana de tecnologia imobiliária de ponta, decidiu desenvolver uma arquitetura nativa de nuvem na AWS desde o primeiro dia. Ela usa o Amazon Lambda e o Amazon Athena como elementos-chave de sua solução não proprietária de otimização de energia de IoT para lidar com grandes volumes de dados de sensores gerados pelos sistemas de gerenciamento predial (BMS) dos clientes. O principal diferencial da Enerbrain é o uso de machine learning. A empresa usa o Amazon SageMaker para treinar seus algoritmos e fornecer a melhor estratégia para reduzir o consumo de energia e as emissões de carbono, bem como alimentar os relatórios de ESG, essenciais para a transparência dos dados em empresas de grande porte. 

A mudança climática é uma prioridade fundamental para governos e empresas em todo o mundo, sendo a eficiência energética uma meta fundamental, tanto no setor público quanto no privado. Cada vez mais, são as empresas mais esclarecidas, que implementam suas próprias medidas ambientais, sociais e de governança corporativa (ESG), que estão na vanguarda.

Entre as maiores contribuições para as emissões de carbono estão aquelas provenientes do uso de edificações. Sabendo disso, a Enerbrain, uma empresa scaleup com sede na Itália, enxergou uma maneira de ajudar empresas com consciência de ESG a melhorarem a eficiência energética e a cumprirem suas metas de redução de carbono. Sua visão era criar uma solução digital para aproveitar os enormes volumes de dados gerados pelos sistemas de gerenciamento predial (BMSs) e criar benchmarks para reduzir o uso de energia, melhorar os níveis de conforto interno e alimentar os relatórios de ESG. 

Em 2015, enquanto ainda era uma startup, a Enerbrain queria garantir que fosse capaz de acompanhar as mudanças na tecnologia. Por isso, optou por usar uma plataforma nativa de nuvem desde o início, em vez de investir em equipamentos de TI on-premises. A implantação de uma arquitetura de nuvem com tecnologia sem servidor significava que a empresa poderia se concentrar no desenvolvimento de negócios, em vez de investir seu tempo no gerenciamento de um datacenter próprio. 

A Enerbrain decidiu construir seu sistema usando a Amazon Web Services (AWS) para se beneficiar da ampla variedade de serviços gerenciados e manter os custos operacionais no mínimo. “Trabalhar com a AWS nos permitiria crescer mais rapidamente como empresa”, diz Marco Martellacci, CTO e cofundador da Enerbrain. “É essencial para nós que escalemos com facilidade para que possamos gerenciar rapidamente cada vez mais edifícios. Desde o desenvolvimento de nossa plataforma na AWS, conseguimos facilmente aumentar esse número de 10 para 450 em um tempo relativamente curto.” 

Era importante que a empresa fosse capaz de manipular e analisar grandes volumes de dados gerados por vários dispositivos, como os sensores ambientais e atuadores que a Enerbrain moderniza nas instalações dos clientes. Ela também precisava ser capaz de criar modelos diferentes para diferentes mercados verticais, incluindo escolas, aeroportos, shopping centers e escritórios, bem como grandes edifícios industriais. 

A empresa começou construindo sua arquitetura no Amazon Aurora porque sua capacidade de escalar conforme necessário era vital para a fase inicial de prova de conceito, usando o sistema de WebApp da Enerbrain para desenvolver critérios ideais de uso de energia no início de um contrato. A empresa também está usando o Amazon Athena junto com o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para a análise rápida de dados.

Para criar o Sistema Enerbrain, a solução geral de IoT da empresa, ela está usando o Amazon Lambda para fornecer o elemento computacional junto ao Amazon SageMaker, que emprega machine learning para ajudar a empresa a treinar seus algoritmos para oferecer a melhor estratégia de uso de energia para cada cliente. O uso dessa combinação ajudou seus clientes a reduzirem o custos de energia em até 30%, e reduziu drasticamente as emissões de CO2 em 9.600 toneladas nos edifícios que administra, em um único ano. Isso equivale às emissões anuais de carbono de 1.894 veículos de passeio. 

“O machine learning é o nosso principal diferencial”, afirma Martellacci. “Usar os serviços da AWS significa que podemos aprender facilmente com os dados que coletamos dos clientes para fornecer altos níveis de eficiência energética, bem como níveis ideais de conforto, até áreas específicas dentro de um determinado edifício.”

Graças à AWS e ao gerente predial e de instalações da Enerbrain, os clientes podem monitorar e gerenciar facilmente o consumo de energia por meio de painéis, podendo assim tomar as decisões essenciais do dia a dia. Os painéis são constantemente atualizados usando dados em tempo real para rastrear qualquer tipo de problema com o sistema de aquecimento, ventilação e ar condicionado (HVAC) de um edifício. 

“Nosso sistema foi projetado para controlar e regular e, por isso, é importante monitorar constantemente um sistema HVAC para identificar facilmente qualquer sinal de alerta, como uma falha no sistema, ou para fazer ajustes rápidos em itens como a temperatura, em qualquer lugar”, diz Martellacci. “Como podemos contar com a AWS para garantir o tempo de atividade e a disponibilidade, isso se tornou uma tarefa fácil.” 

Considerando a relativa escassez de pessoal de TI qualificado na Itália, usar a Nuvem AWS significa que a Enerbrain não precisa aumentar seu número de funcionários e pode se concentrar em garantir que seu pessoal atual se mantenha atualizado com os serviços da AWS. 

“Como os serviços baseados na nuvem da AWS estão em constante evolução, podemos aprimorar continuamente nossos modelos”, acrescenta Martellacci. “A equipe da AWS nos prestou um suporte incrível em todas as etapas do desenvolvimento e otimização do nosso sistema e nos ajudou a reduzir os custos a um valor mínimo.”

Com uma experiência altamente positiva de tecnologia de nuvem até o momento, a Enerbrain planeja usar ainda mais a AWS. “A nuvem é o futuro”, conclui Martellacci. “Já que podemos aumentar a potência computacional quando precisamos, podemos treinar redes neurais rapidamente ao longo do tempo, o que nos permite fornecer soluções cada vez mais inteligentes para nossos clientes, e isso é uma grande vantagem.”