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BIMpeco - Umweltrelevante Produktdaten in kollaborativen BIM-Umgebungen
Bauprodukte können aufgrund ihrer Schadstoffgehalte oder Schadstofffreisetzungen ein Risikopotenzial für die Umwelt und die Gesundheit darstellen. Im Projekt BIMpeco werden Workflows und Datenstrukturen für das digitale Informationsmanagement dieser umweltrelevanten Produktdaten entwickelt. Dafür werden die neuen ISO-Standards ISO 23387 und ISO 19650-1 erprobt und mit etablierten Prozessabläufen abgestimmt. Die Ergebnisse werden open-source zur Verfügung gestellt und können damit in jedes beliebige Common Data Environment (CDE), welches diesen Standards entspricht, eingebunden werden. So werden erstmalig Grundlagen für ein lebenszyklus- und lieferkettenbegleitendes Produktinformationsmanagement von umweltrelevanten Eigenschaften im CDE geschaffen.
OctoAI: Die nächste Generation hochleistungsfähiger Edge AI für intelligente Gebäude
Derzeitige IoT (Internet of Things) Lösungen für Gebäude hängen großteils von Cloud-Infrastruktur und Cloud-basierten Diensten ab. Im Projekt OctoAI wird die nächste Generation hochleistungsfähiger Edge AI (Artificial Intelligence) für intelligente Gebäude entwickelt. In OctoAI verbinden wir das Konzept von Edge-AI mit nutzer:innenzentrierten Energy Services und erproben zwei Edge-Ready Anwendungen.
Virtual-Reality-gestützte Energiedienstleistungen für intelligente Energiesysteme (Beyond)
Das Projekt "Beyond" behandelte zwei unterschiedliche Energiedienstleistungen durch das Zusammenspiel verschiedener Technologien: hochmoderne virtuelle Realität (VR), das Internet der Dinge (IoT), Energiesimulation und maschinelles Lernen (ML). Der Energiedienstleistung 1 versetzt VR-Nutzer durch ein lehrreiches VR-Spiel in energieeffizientes und nachhaltiges Gebäudedesign, während der Energiedienstleistung 2 die Instandhaltung von Gebäudesystemen, insbesondere eines Heizung, Lüftung und Klimaanlage (HLK)-Systems, durch die Anwendung von ML-Modellen für vorausschauende Wartung verbessert.
Schriftenreihe
61/2025
Christina J. Hopfe, Matej Gustin, Robert S. McLeod, Johanna Pirker, Saeed Safikhani, Georg Arbesser-Rastburg, Gerald Schweiger
Herausgeber: BMIMI
Deutsch, 50 Seiten
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Umweltrelevante Produktdaten in kollaborativen "Building Information Modelling" (BIM)- Umgebungen (BIMpeco)
Bauprodukte können aufgrund ihrer Schadstoffgehalte oder Schadstofffreisetzungen ein Risikopotenzial für die Umwelt und die Gesundheit darstellen. Im Projekt BIMpeco werden Workflows und Datenstrukturen für das digitale Informationsmanagement dieser umweltrelevanten Produktdaten entwickelt. Dafür werden die neuen ISO-Standards ISO 23387 und ISO 19650-1 erprobt und mit etablierten Prozessabläufen abgestimmt. Die Ergebnisse werden open-source zur Verfügung gestellt und können damit in jedes beliebige Common Data Environment (CDE), welches diesen Standards entspricht, eingebunden werden. So werden erstmalig Grundlagen für ein lebenszyklus- und lieferkettenbegleitendes Produktinformationsmanagement von umweltrelevanten Eigenschaften im CDE geschaffen.
Schriftenreihe
64/2025
Veronika Huemer-Kals, Hildegund Figl, Andreas Krenauer, Kurt Battisti, Markus Dörn, Paul Oberle, Jacqueline Scherret, Monika Ilg, Stefan Perschy, Christian Doczekal, Franz Hengel, Philipp Schuster
Herausgeber: BMIMI
Deutsch, 102 Seiten
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Digitale Zwillinge für zukunftsfähige Gebäude
Digitale Gebäudezwillinge werden bislang aufgrund eines oft ungünstigen Verhältnisses von Aufwand zu Nutzen kaum in der Praxis eingesetzt. Ziel des Projekts TWIN war es, Anwendungsfälle digitaler Gebäudezwillinge mit hoher ökologischer und ökonomischer Wirkung zusammenzuführen, um darauf aufbauend Anwendungsszenarien mit großem Umsetzungspotential aufzubereiten.
Schriftenreihe
50/2025
Michael Fuchs, Michael Monsberger, Martin Krammer, Moritz Amberger, Gerhard Zucker, Konrad Diwold, Lukas Krammer, Michael Krisper, Alfred Waschl
Herausgeber: BMIMI
Deutsch, 90 Seiten
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Künstliche Intelligenz für die Erstellung von CityGML Modellen und VR Visualisierung (KityVR)
Das Projekt KityVR befasst sich mit zentralen Forschungsaspekten an der Schnittstelle zwischen 3D-Stadtmodellen und Virtual Reality. Es werden Fragen adressiert, wie Virtual Reality als Visualisierung im Bereich von 3D-Stadtmodellen eingesetzt werden kann und wie Machine Learning und statistische Methoden verwendet werden können, um energierelevante Datensätze anzureichern beziehungsweise zu vervollständigen.
Schriftenreihe
74/2025
Gerald Schweiger, Johannes Exenberger, Johanna Pirker, Saeed Safikhani, Julian Murschetz, Michael Monsberger, Hermann Edtmayer, Lisa-Marie Fochler, Thomas Mach
Herausgeber: BMIMI
Deutsch, 45 Seiten
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Die nächste Generation hochleistungsfähiger Edge AI für intelligente Gebäude (OctoAI)
Derzeitige IoT (Internet of Things) Lösungen für Gebäude hängen großteils von Cloud-Infrastruktur und Cloud-basierten Diensten ab. Im Projekt OctoAI wird die nächste Generation hochleistungsfähiger Edge AI (Artificial Intelligence) für intelligente Gebäude entwickelt. In OctoAI verbinden wir das Konzept von Edge-AI mit nutzer:innenzentrierten Energy Services und erproben zwei Edge-Ready Anwendungen.
Schriftenreihe
57/2025
Franz Wotawa, Theresa Kohl, Christoph Siegl, Thomas Hirsch, Thomas Schwengler, Gerald Schweiger, Matej Gustin, Christina Hopfe
Herausgeber: BMIMI
Deutsch, 48 Seiten
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Entwicklung eines resilienten Klett-Verbindungs-Systems zur anpassungsfähigen Montage von Bauteilkomponenten im Hochbau (ReCon)
Systemische Auseinandersetzung mit der Klettverbindung und Bauteilschnittstellen zur Entwicklung eines resilienten Verbindungssystems zwischen Bauteil/-Komponenten unterschiedlicher Funktion und Lebensdauer. Das Ergebnis dient der Verifikation des Verbindungssystems und bildet eine Grundlage für weiterführende Erforschung und Etablierung im Hochbau.
Schriftenreihe
73/2025
Matthias Lang-Raudaschl, Sasa Ritonja, Clemens Berlach, Toni Levak, Arquitecta Vidal Martinez Maria Soledad, Selina Haingartner, Semjon Popek, Bernhard Freytag, David Danner, Ulrich Hirn, Thomas Harter, Gernot Theuermann, Christian Zuber, Simon Klima, Peter Treitler, Angelika Weber, Leonie Haas, Nikola Oblak, Marcel Andrejak, Madeleine Hurst
Herausgeber: BMIMI
Deutsch, 124 Seiten
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TOPS – Topologieoptimierte Stahlbetondecken mit digitaler Schalung und Bewehrung
Das Projekt TOPS untersucht materialeffiziente Rippendecken aus Stahlbeton, die durch Topologieoptimierung bis zu 50 % Beton im Vergleich zu herkömmlichen Flachdecken einsparen. Ein „File-to-Factory“-Prozess ermöglicht die automatisierte Schalungs- und Bewehrungsfertigung mit digitalen Technologien. Die Anwendung der Bauweise reduziert CO₂-Emissionen und trägt zur Dekarbonisierung des Bauwesens bei.
KliB40-Klimakompass: Klimaneutrales Bregenz 2040, Klimakompass zur strukturierten Beteiligung von Stakeholdern und Bevölkerung
Der "KliB40-Klimakompass" unterstützt Bregenz auf dem Weg zur Klimaneutralität 2040, erleichtert die Koordination von Klimaschutzaktivitäten und bindet Stakeholder aktiv ein. Durch die Evaluierung bestehender Softwarelösungen wird eine optimale digitale Unterstützung für die Planung und Umsetzung der Klimastrategie sichergestellt.
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.
Urban Sky – Satellitengestützte Planungs- und Analyseanwendungen für klimaneutrale und resiliente Städte
Im Projekt wird untersucht, wie Satellitendaten Städte und Gemeinden z.B. in der Stadtentwicklung, Energieraumplanung und Mobilitätswende unterstützen können. Basierend auf Bedarfs- und Potenzialanalysen sowie rechtlichen Rahmenbedingungen werden Servicekonzepte abgeleitet, die bestehende Daten mit Satellitenanwendungen integrieren. Die Ergebnisse werden in einer Studie und Space4Cities-Umsetzungs-Roadmap präsentiert.
GreenGEO – Datengestützte Integration von Klimawandelanpassungsmaßnahmen in die Raumplanung
Die grüne und blaue Infrastruktur (GBI) bildet ein zentrales Instrument im Kampf gegen den Klimawandel. Trotzdem bleibt die Entscheidung, wo und in welcher Form sie am effektivsten eingesetzt werden soll, in der raumplanerischen Praxis eine Herausforderung. Durch die Entwicklung eines digitalen Modells, das ortsspezifische Klimarisikodaten mit passenden GBI-Maßnahmenvorschlägen verknüpft, soll dies deutlich erleichtert und objektiviert werden.
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.
Autology - the automated ontology generator
Ontologien bilden die Basis für die Erfassung, Analyse/Verarbeitung, Verwertung, Dokumentation und Archivierung von Gebäude- und Bauteildaten in allen Phasen des Lebenszyklus. Aktuell ist die semantische Beschreibung und Strukturierung der Daten nur mit großem manuellem Aufwand möglich. Genau an dieser Stelle setzt das Projekt Autology durch die Anwendung Künstlicher Intelligenz an. Übergeordnetes Projektziel ist die automatisierte Gewinnung und Erzeugung von Metadaten zur Erstellung von Ontologien aus dem Gebäudeautomationssystem unter Anwendung innovativer, KI-basierter Ansätze.
cityclimAIte - Studie zu KI-Anwendungen zur Erreichung und Unterstützung klimaneutraler Städte
Das übergeordnete Ziel der Studie ist es, Entscheidungsträger:innen einen umfassenden Überblick über den Nutzen und die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) für klimaneutrale Städte zu bieten. Auf Basis der abgeschätzten Auswirkungen werden Empfehlungen erarbeitet, um den effizienten Einsatz von KI zu fördern und die nationale Wertschöpfung im Bereich dieser Schlüsseltechnologie zu steigern.
MokiG: Monitoring für klimaneutrale Gebäude
Ziel des Projektes ist die Entwicklung und Umsetzung eines innovativen Monitoringkonzepts, welches bei der Erreichung der Klimaneutralität von Gebäuden unterstützt. Ein zentrales Element hierbei ist die Einbindung und Verknüpfung diverser Datenquellen. Die Basis dafür bilden eine Datameshstruktur, künstliche Intelligenz und der Aufbau von digitalen Zwillingen. Das Monitoring soll die aktuellen Emissionen aufzeigen und automatisiert Vorschläge zur Erreichung der Klimaneutralität aufbereiten. Abschließend wird die Methodik an Realgebäuden getestet und mit den Anwender:innen diskutiert.
Flex HP - Regelungsmodelle für die Flexibilitätsoptimierung von Wärmepumpen zur Entlastung des Stromnetzes
Entwicklung eines neuartigen Energiemanagementsystems für Wärmepumpen, das Methoden für einen intelligenten Wärmepumpenbetrieb ermöglicht und damit maximale Flexibilität ermöglicht. Dazu sind Forecast-gestützte Modelle für die Regelung nötig, die Technologien wie Machine Learning nutzen.
Circular Bio Floor- Fußbodenaufbau aus Biomaterialien
Im Projekt werden biogene Baumaterialien aus Holzindustrie-Abfällen und Geopolymer-Bindemitteln entwickelt, die als Stampf-Schüttung oder 3D-gedruckte Trockenestrichelemente im Holzbau verwendet werden können. Diese Materialien bieten funktionale Vorteile und eine hervorragende Ökobilanz, tragen zur Schonung der Wälder bei und ermöglichen durch digitale Fertigungstechnologien die Herstellung trenn- und wiederverwendbarer Fußbodensegmentplatten. Dadurch wird der Verbrauch von Primärrohstoffen signifikant reduziert.
m-hub: Datendrehscheibe für die Erhebung und Sichtung von Materialzusammensetzungen des Gebäudebestands der Stadt Wien
Das Projekt stellt eine webbasierte Plattform her, mit der die materielle Zusammensetzung von Gebäuden innerhalb der Stadt Wien eingetragen sowie abgefragt werden kann. Im Hintergrund wird ein Vorhersagemodell basierend auf Künstlicher Intelligenz trainiert, um Prognosen für noch nicht katalogisierte Gebäude durchzuführen.