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SELF²B - Selbstdiagnostizierende Gebäude, HLK- und PV-Systeme für die nächste Generation energieeffizienter Betriebsführung
SELF²B entwickelt und demonstriert eine KI-basierte, selbstlernende und selbstdiagnostizierende Fehlererkennungs- und Diagnoselösung für HLK- und PV-Anlagen in Pilotgebäuden, ausgestattet mit Gebäudeautomationssystemen, in Wien. Die Innovation geht über den aktuellen Stand der Technik hinaus, indem sie semantische Daten, Ontologien und maschinelles Lernen kombiniert. Ziel ist es, Energieeinsparungen und Effizienzsteigerungen im Gebäudebetrieb zu erzielen und die Technologie auf breiter Basis nutzbar zu machen.
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.
BIM.sustAIn - Artificial Intelligence to enhance sustainability in BIM projects
Die kontinuierlich steigenden Anforderungen an Nachhaltigkeit im Bausektor, insbesondere im Hinblick auf ESG-Kriterien, erfordern frühzeitige Bewertungen. Ziel des Projekts ist die Entwicklung KI-gestützter Tools zur automatisierten Nachhaltigkeitsanalyse in frühen Bauphasen, mit Fokus auf CO₂-Emissionen und Materialvorschlägen durch die Kombination von KI und BIM. Damit soll eine effiziente, skalierbare Lösung zur Unterstützung klimaneutraler Bauvorhaben geschaffen werden.
AI4FM - Artificial Intelligence for Facility Management
KI-basierte Erkennung von Anomalien und Fehlern in TGA-Systemen von Gebäuden. Digitale Zwillinge von Gebäuden mit Simulationsmodellen zum Testen und Optimieren von regelbasierten Fehlererkennungsmethoden. Mining der aufgezeichneten Zeitreihendaten aus bestehenden Gebäudemanagementsystemen, um Machine-Learning-Modelle für die Fehlererkennung zu trainieren.
BATTMON - Erhöhung der nutzbaren Ladekapazität, Lebensdauer und Sicherheit von Batteriespeichern im urbanen Raum
Ziel von BATTMON ist die Entwicklung einer verbesserten Zustandsbestimmung von Batteriespeichern für Anwendungen in Gebäuden und Quartieren. Dazu werden flächenhafte Foliensensoren zur ortsaufgelösten Messung von Temperatur und Druck entwickelt. Mit diesen Daten sollen der Ladezustand aber auch der Gesundheitszustand genauer abgeschätzt und Zellschäden frühzeitig erkannt werden, um die Brand- und Explosionsgefahr zu reduzieren.
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.
Bundesweite Steuerungsmatrix zur interinstitutionellen Abbildung, Optimierung und Förderung der räumlichen Planung und des Städtebau (BW STMX STB)
Entwicklung einer interaktiven "Steuerungsmatrix" zur bundesweiten Erfassung und Optimierung der Programme und Förderinstrumente der räumlichen Planung auf allen Maßstabsebenen. Die Matrix schafft Transparenz, ordnet bestehende Programme und Instrumente zueinander und ermöglicht so eine ressort- und institutionsübergreifende Zusammenschau, um Synergien zu nutzen und Lücken zu schließen.
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.
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.
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.
sustAIn4Build – KI-Kompetenz für nachhaltiges Gebäudemanagement in klimaneutralen Städten
Das Projekt sustAIn4Build zielt darauf ab, die Energieeffizienz und Nachhaltigkeit im Gebäudetechniksektor durch den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zu steigern. Durch branchenspezifische Weiterbildungsmaßnahmen werden österreichische Unternehmen befähigt, KI-Technologien effektiv in ihre Prozesse zu integrieren, um ressourcenschonende, kosteneffiziente und nachhaltige Lösungen zu entwickeln. Dies stärkt deren Wettbewerbsfähigkeit und trägt zur Erreichung der europäischen Dekarbonisierungsziele bei.
TEA-PUMP – Techno-ökonomische Analyse thermoelektrischer Module als Effizienz- und Leistungssteigerung für Wärmepumpen im Wohnbau
Das Projekt TEA-Pump untersucht den innovativen Einsatz thermoelektrischer Elemente (TEM) in Kompressionswärmepumpen, um deren Effizienz und Leistungsfähigkeit zu steigern. Durch eine umfassende techno-ökonomische Analyse werden vielversprechende Wärmepumpenkonfigurationen für den Einsatz im urbanen Mehrfamilienwohnbau identifiziert. Das Vorhaben leistet einen wichtigen Beitrag zur Dekarbonisierung der Wärme- und Kälteversorgung und unterstützt die Umsetzung klimaneutraler Städte durch energieeffiziente, zukunftsweisende Wärmepumpentechnologien.
Vitality City - Ganzheitliche Energiestrategien für Städte im Wandel
Energiesimulation von Städten & Gemeinden beliebiger Größe auf Grundlage von Daten aus Laserscanning und Satellitenanalyse (Geodaten), um den dynamischen Energiebedarf und die verfügbaren Energieressourcen zu ermitteln.
ThermEcoFlow: Innovative Technologien & Methoden für Raumluftkomfort und Energieoptimierung in Thermengebäuden
ThermEcoFlow setzt sich zum Ziel den Energieverbrauch von Thermen durch verbesserte Simulationsmodelle und KI-gestützte Regelungen zu optimieren. Durch präzisere Modellierung von Luftströmungen, Feuchtigkeitslasten und Verdunstungen und KI-gestützten Steuerungssystemen soll der Energieverbrauch und die CO2-Emissionen langfristig gesenkt und der Raumkomfort für Besucher:innen verbessert werden.
Twin2Share - Digitale Zwillinge zur energetischen Optimierung in Energiegemeinschaften (EGs)
Digitale Zwillinge zur Unterstützung von Energiegemeinschaften über ihren Lebenszyklus. Im Fokus stehen die Optimierung von Energieeffizienz und Kosten, dynamisches Lastmanagement und die Einbindung von Nutzer:innen, um nachhaltige Energienutzung und die Stabilisierung des Stromnetzes zu fördern.
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.
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.
Topview - Methodik zur effizienten Nutzung von Fernerkundungsdaten für Klimawandelanpassung und Energieraumplanung
Entwicklung integrierter Ansätze zur nachhaltigen Energie- und Wärmeplanung in urbanen Räumen durch Nutzung von Fernerkundungsdaten und geoinformationsgestützten Technologien zur Entscheidungsfindung bei Planung von Energieinfrastrukturen und Klimaanpassungsmaßnahmen.
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.
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.