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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.
SIMPLE AD Evaluator - S.I.M.P.L.E. Sustainable Integration Modeling and Predictive Leveraging Evaluator
SIMPLE AD Evaluator schließt eine bestehende Lücke in der nachhaltigen Gemeindeplanung, indem er eine niedrigschwellige und kooperative Bewertungsmöglichkeit für frühe Planungsphasen bietet. Durch die Verknüpfung von Fragebögen mit System Dynamics Modellen liefert das Tool fundierte Entscheidungsgrundlagen und maßgeschneiderte Nachhaltigkeits-Checklisten. Damit unterstützt es Gemeinden, Projektentwickler:innen und Entscheidungsträger:innen bei einer strategischen und kosteneffizienten nachhaltigen Transformation von der Idee bis zur Umsetzung.
GreenFDT – Green Facade Digital Twin – Fassadenbegrünung mit digitalem Zwilling
In interdisziplinärem Rahmen werden die Möglichkeiten zur Optimierung des Hinterlüftungsabstandes von Fassadenbegrünungselementen und deren Wirkungspotenziale auf Raum- und Stadtklima untersucht. Die genaue und umfassende Untersuchung dieser Zusammenhänge wird durch den Einsatz umfangreicher Messtechnik, sowie die Entwicklung und Integration eines Digitalen Zwillings in ein BIM-Modell ermöglicht.
MaBo - Materialeinsparung bei Bohrpfählen - Ein Beitrag zur Reduktion der CO2-Emissionen im Bauwesen
Entwicklung einer innovativen Methode zur Materialeinsparung bei Bohrpfählen, um somit die CO2-Emissionen im Bauwesen zu reduzieren. Durch die Optimierung der Konstruktionsmethoden und den Einsatz alternativer Materialien soll die Nachhaltigkeit der Gründungskörper verbessert werden.
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.
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.
Vienna Geospace Hub - Geoinformationen und Satellitendaten für klimaneutrale Städte
Das Innovationslabor Vienna Geospace Hub wird dazu beitragen, die Anwendung von Geo- und Satellitendaten für die Lösung komplexer städtischer Herausforderungen zu optimieren. Das Innovationslabor dient dabei als Vernetzungsplattform für Verwaltung, Wissenschaft, Wirtschaft, sowie als Entwicklungs- und Testumgebung für innovative Use-Cases.
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.
Kletterpflanzen NAVI – Webapplikation zur verlässlichen Auswahl von Kletterpflanzen
Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer digitalen Planungshilfe, in Form einer Webapplikation, zur Auswahl von Kletterpflanzen und passenden Rankhilfen für unterschiedliche Anwendungsfälle.
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.
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.
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.
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.
QualitySysVillab - Sicherung nachhaltiger Qualitäten in Quartiersentwicklungen durch Prozesssteuerung und neue digitale Methoden
Entwicklung eines Prozess-Konzeptes um nachhaltige Qualitäten in der Quartiersentwicklung von der Absichts- und Ankündigungsebene in die gebaute Realität zu bringen. Der Prozessablauf wird durch digitale Methoden der Energie- und Tragwerksplanung unterstützt und im Rahmen einer Case-Study evaluiert.
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.
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.
SPOT – Smart Parking Space Optimization Tool
SPOT develops a data-driven tool for demand-oriented optimization of parking spaces in urban areas to use space more efficiently and promote climate neutrality. The tool supports cities in reducing parking areas and creating green spaces by calculating evidence-based parking space ratios.
BOSS - Building Energy Systems on causal reasoning
The project develops novel Causal AI methods for automated fault detection in buildings. It aims to derive semantic structures from time series data and transparently model cause-effect relationships. This provides the foundation for scalable, explainable FDD solutions to reduce energy consumption and emissions in the building sector.
SIMPLE AD Evaluator - S.I.M.P.L.E. Sustainable Integration Modeling and Predictive Leveraging Evaluator
The SIMPLE AD Evaluator fills an existing gap in sustainable local planning by providing a low-threshold and collaborative evaluation tool for early planning phases. By linking questionnaires with System Dynamics models, the tool delivers well-founded decision-making foundations and customized sustainability checklists. This supports municipalities, project developers, and decision-makers in achieving a strategic and cost-efficient sustainable transformation from concept to implementation.