CHRONOPIA transforma la arquitectura de Bamboo Platform hacia un modelo de inteligencia operativa híbrida, que combina la velocidad del aprendizaje automático con la robustez de la optimización matemática determinista. El objetivo es gestionar miles de activos de forma automatizada y segura, con tiempos de respuesta inferiores a un minuto. El proyecto se articula en cuatro ejes:

• Aceleración del optimizador: modelos de IA que proponen soluciones iniciales (warm-start) para que el optimizador converja más rápido, con un mecanismo de respaldo que garantiza siempre una solución válida.
• Modelado físico interpretable: técnicas de Physics-Informed Machine Learning (SINDy) que descubren la dinámica térmica real de cada activo para predecir con precisión el efecto rebote tras una activación de flexibilidad.
• Escalado desde el «día 0»: transfer learning para operar nuevos activos sin esperar meses de histórico, aprovechando el conocimiento de activos similares ya gestionados.
• Gobernanza del dato: una infraestructura de datos segura y trazable, alineada con la ISO 27001 y el Reglamento Europeo de IA, que permite entrenar modelos sin comprometer la confidencialidad de los clientes.

El desarrollo se valida de forma progresiva, primero en simulación, después en paralelo a la operación real (shadow mode) y finalmente en producción sobre la plataforma de Bamboo Energy.