Projekte im Themenbereich "Digitales Planen, Bauen und Betreiben"

Es wurden 66 Einträge gefunden.

Klimaneutrale Stadt

SAGE – Skalierbare Agenten für Gebäude­management und Energieeffizienz

Im Projekt SAGE werden skalierbare Multi-Agenten-Architekturen entwickelt, die Gebäude in die Lage versetzen, Betriebsanomalien autonom zu erkennen und dyna­misch auf Umweltveränderungen zu reagieren. Durch die Integration von Multi-Agenten-Architekturen in Kombination mit Large Language Models (LLMs) und der Entwicklung eines Human-in-the-Loop-Ansatzes wird die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine optimiert. Diese Lösungen sollen den Energieverbrauch von Gebäuden signifikant senken und die Benutzerfreundlichkeit steigern.

Klimaneutrale Stadt

SPOT – Smartes Stellplatz-Optimierungstool

SPOT entwickelt ein datengetriebenes Tool zur bedarfsgerechten Optimierung von Stellplätzen in urbanen Räumen, um Flächen effizienter zu nutzen und die Klima­neutralität zu fördern. Das Tool unterstützt Städte bei der Reduktion von Park­platz­flächen und der Schaffung von Grün­flächen, indem es evidenz­basierte Stell­platz­schlüs­sel berechnet.

Klimaneutrale Stadt

DataScience4SmartQ+ - Potentiale der Quartiers­entwicklungsplanung auf dem Weg zum Plus-Energie-Quartier – Teil 2

DataScience4SmartQuarters entwickelt und erforscht eine innovative Methode zur schnellen und effizienten Evaluierung von Simulations­szenarien (Gebäude/Energie, Mobilität) für Gemeinden.

Klimaneutrale Stadt

KIMONI – Künstliche Intelligenz für das Monitoring der Wirkungsleistung von Grünen Infrastrukturen

Kimoni entwickelt ein KI-gestütztes Toolset zur hochauflösenden Analyse und Be­wer­tung Grüner Infra­strukturen für die Klima­wandel­anpassung. Durch die Kombination von Satelliten- und Geodaten mit Machine Learning ermöglicht Kimoni eine kosten­effiziente und skalierbare Lösung zur Einhaltung der EU-Taxo­nomie und zur Opti­mie­rung klima­freundlicher Investitionen.

Klimaneutrale Stadt

BOSS - Causal AI für erklärbare und skalierbare Fehlerdiagnose in Gebäuden

Das Projekt entwickelt neuartige Causal-AI-Methoden zur automatisierten Fehlererkennung in Gebäuden. Ziel ist es, semantische Strukturen aus Zeitreihen abzuleiten und Ursache-Wirkungs-Beziehungen transparent zu modellieren. So entsteht die Grundlage für skalierbare, erklärbare FDD-Lösungen zur Reduktion von Energieverbrauch und Emissionen im Gebäudesektor.

Stadt der Zukunft

Green BIM - Bauwerksbegrünung als Teil BIM-basierter Planung und Pflege

Verschmelzung der Begrünungs- und BIM-Planung zur friktionsfreien Planung, Ausführung, Umsetzung und Pflege. Durch die Analyse der Fallbeispiele wurde geprüft, inwieweit für die Gebäude­begrünung typische Planungsschritte mit branchen­typischen Softwareprodukten BIM-gerecht bearbeitet werden können. Als Ergebnis wurden Ergänzungen im internationalen Standard für Datenstrukturen im Bauwesen (IFC / ISO 16739) angestrebt.