Erlebe die Potenziale und Chancen von Künstlicher Intelligenz für die Bauwirtschaft

Für Baubeteiligte

Smarter entwerfen, planen und bauen – erfahren Sie anhand von Demonstratoren und Softwareprodukten, wie sich die Baubranche mit KI entwickeln wird!

Für Software-Lösungsanbieter

Wie KI Ihre Software-Lösungen besser und Ihre Kunden zufriedener macht!

Für Software-Entwickler und IT-Systemhäuser

Ihre Expertise mit KI-Tools und Softwareentwicklung in
der Bauwirtschaft – hier ist sie gefragt!

Our Mission
"To become a vibrant hub for exchange of knowledge and services in AI and digitalisation topics in the German construction industry."

Freue Dich auf das BIM-Lab D²

Das BIM-Lab D² lädt dazu ein, digitale Technologien zu entdecken, sensibilisiert für die Digitalisierung und treibt die Implementierung voran.

Die voraussichtliche Fertigstellung ist für das Jahr 2024 geplant. 

NaiS! Die Zukunft der intelligenten Sanierung

„NaiS“ steht für nachhaltige intelligente Sanierungsmaßnahmen. Unser neues Forschungsprojekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) im Zeitraum von 05/2023 bis 04/2026 gefördert. Klingt spannend? Dann schauen Sie vorbei!

Why artificial intelligence
for the construction industry?

Artificial intelligence (AI) describes the ability of computers to learn without being explicitly programmed for tasks (Arthur Samuel 1959). Due to the ever-growing amount of data in the construction industry, AI models can be trained and continuously improved.  The multitude of available data sources makes it possible to find even weak correlations in large data sets.  

For the training of AI models, standard algorithms are usually used, to make predictive decisions on repetitive tasks. For the training of the algorithms, the existence of labeled data sets is particularly crucial. These data sets are made more easily accessible by the SDaC research project, so that small and medium-sized companies in the construction industry can also use AI models efficiently. 

Human thinking processes differ from AI models primarily in the targeted use of intuition and implicit knowledge. Complex issues can only be understood and solved through the targeted use of human-machine interaction. 

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