BIM.sustAIn - Artificial Intelligence to enhance sustainability in BIM projects

Ausgangssituation/Motivation

Das vorliegende Forschungsprojekt hat das Ziel, die Nachhaltigkeitsbewertung von Immobilien in den frühen Phasen eines Bauprojekts mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) zu optimieren. 

Der Bausektor steht vor großen Herausforderungen, da frühe Entscheidungen über Materialien und Konstruktionsweisen einen erheblichen Einfluss auf die CO₂-Bilanz und die Nachhaltigkeit eines Projekts haben. Gleichzeitig sind die vorhandenen Informationen in diesen Phasen oft begrenzt, was fundierte Entscheidungen erschwert. 

Die Entwicklung innovativer Technologien zur Effizienzsteigerung und zur Reduzierung des CO₂-Ausstoßes ist daher essenziell, um die österreichischen Klimaziele zu erreichen.

Inhalte und Zielsetzungen

Das Projekt fokussiert auf die Integration von KI und BIM-Modellen, um fehlende Parameter für Nachhaltigkeitsberechnungen zu ergänzen und automatisierte Verknüpfungen zwischen Gebäudemodellen und Bauproduktdaten zu ermöglichen. 

Die Hauptziele umfassen:

• Entwicklung von KI-Modellen zur Klassifikation von BIM-Elementen.
• Erstellung von Lebenszyklusanalysen auf Basis minimaler Projektinformationen.
• Definition von Mindestanforderungen an digitale Gebäudemodelle.
• Reduzierung des manuellen Aufwands bei der Nachhaltigkeitsbewertung.

Methodische Vorgehensweise

Zwei KI-Modelle werden entwickelt: Eines zur Klassifikation von BIM-Elementen und eines zur Repräsentation österreichischer Baustoffdatenbanken. Diese Modelle werden mit offenen und projektspezifischen Datensätzen trainiert, um die Modellqualität für das Mapping und die Materialanalyse zu verbessern. Die Automatisierung erfolgt durch die Nutzung von Small und Large Language Models (SLM/LLM), die Produktdaten und Baustoffinformationen effizient mit BIM-Elementen verknüpfen.

Zudem wird eine openBIM-basierte Datenbasis erstellt, die Daten aus verschiedenen Projektphasen und Qualitätsniveaus integriert. Die Forschungsarbeit umfasst auch die Identifikation notwendiger Datenpunkte und deren Integration in bestehende Standards.

Erwartete Ergebnisse

Das Projekt soll eine skalierbare, KI-gestützte Lösung zur Nachhaltigkeitsbewertung in frühen Projektphasen liefern. Erwartete Ergebnisse sind:

• Automatisierte Zuordnung von Baustoff- und Produktkennzahlen.
• Minimierung der Informationsanforderungen für Nachhaltigkeitsbewertungen.
• Bereitstellung einer Bauteildatenbank mit adaptierter Klassifikation.
• Effizientere Entscheidungsprozesse zur Verbesserung der CO₂-Bilanz und Ressourcennutzung.

Insgesamt wird das Projekt einen wichtigen Beitrag zur Umsetzung klimaneutraler Gebäude leisten und den Weg für zukunftsweisende Technologien im Bausektor ebnen.

Projektleitung

Digital Findet Stadt GmbH

Projekt- bzw. Kooperationspartner:innen

• ATP sustain GmbH
• PLANDATA GmbH

Digital Findet Stadt GmbH
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