Nice
Bestandsdaten mit KI erschließen und Sanierungsmaßnahmen fundiert bewerten.
NaiS verknüpft Daten aus verschiedenen Quellen mithilfe von KI-Technologien, um Sanierungsmaßnahmen auf einer digitalen Plattform objektiv zu bewerten und zu optimieren.
NaiS auf einen Blick
Das Projekt verbindet Informationsaufbereitung, offene Datenstrukturen und intelligente Analysewerkzeuge, um Sanierungspotenziale in Bestandsgebäuden systematisch sichtbar und nutzbar zu machen.
- Runtime
- 05/2023-04/2026
- Funding
- Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action
- Focus
- Intelligente und nachhaltige Gebäudesanierung
- Consortium
- 8 Partner und Forschungseinheiten
Bestandsinformationen für bessere Sanierungsentscheidungen nutzbar machen
Bei bestehenden Gebäuden liegen wichtige Informationen häufig verteilt, unvollständig oder in schwer auswertbarer Form vor. Dadurch wird die Bewertung geeigneter Sanierungsmaßnahmen aufwendig.
NaiS verbindet Methoden des Maschinellen Lernens mit einer digitalen Austauschplattform und intelligenten Analysewerkzeugen, um Informationen zu erschließen, zusammenzuführen und für nachhaltige Sanierungsentscheidungen nutzbar zu machen.
Was NaiS erreichen will
Schwer erfassbare Informationen aus Bestandsgebäuden sollen mit Methoden des Maschinellen Lernens und humanzentrischen Ansätzen digitalisiert werden.
Eine Austauschplattform mit quelloffenen Standards und Schnittstellen soll Informationen zu Bestandsgebäuden zusammenführen und für weitere Anwendungen nutzbar machen.
Analysewerkzeuge sollen Nachhaltigkeitspotenziale bewerten und konkrete Sanierungs- und Klimaschutzfahrpläne ableiten.
- 05/2023-04/2026
- Project duration
- 3
- Forschungsbereiche
- 8
- Partner und Forschungseinheiten
Competencies in the project
KI, Datenmodelle, Nachhaltigkeitsbewertung, Lebenszyklusanalysen, Kreislaufwirtschaft und Baupraxis arbeiten gemeinsam an digitalen Lösungen für eine nachhaltige Sanierung des Gebäudebestands.
Institute for Technology and Management in Construction (TMB)
Projektmanagement, Entscheidungsunterstützung, Datenqualität und Geschäftsmodelle
Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)
Datenaufbereitung, Datenanreicherung und semantische Datenmodelle
Karlsruhe Service Research Institute (KSRI)
Künstliche Intelligenz und humanzentrierte Assistenzsysteme
DGNB GmbH
Nachhaltigkeitsbewertung und digitale Plattformkompetenz
CAALA GmbH
Analyse nachhaltiger und klimaneutraler Gebäudestrategien
Concular GmbH
Materialerfassung, digitale Materialpässe und Nachhaltigkeitsfaktoren
Forschungsgruppe Recht in Nachhaltigkeit, Compliance und IT (iisys)
Bewertung des europäischen Datenrechts für die Austauschplattform
Ed. Züblin AG
Testprojekte, Praxisdaten und Feedback zu den entwickelten Anwendungen
NaiS Projektwebsite
You can find further information about the project, the consortium, and current developments on the project website.