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Digital bauen – auch im Bestand

Gleich zwei aktuelle Forschungsprojekte beschäftigen sich mit dem Einsatz digitaler Methoden beim Bauen im Bestand. So soll das Projekt „Scan4BIM&Energy“ Grundlagen liefern, um bei der Erfassung von Gebäuden gezielt energierelevante Daten zu erzeugen. In dem Projekt „Building Information Modeling im Bestand (BIMiB Tragsystem)“ wird ein System entwickelt, das wichtige Tragwerksstrukturen von Bestandsbauten automatisiert erkennt und in einem semantischen Metamodell sichtbar macht.

Forschungsprojekt Scan4BIM&Energie
Energieeffizientes Sanieren mit Hilfe digitaler Lösungen zu vereinfachen, ist Ziel des Forschungsprojekts „Scan4BIM&Energy“. (Abb.: OTH Amberg-Weiden)

Im 2. Quartal 2020 ist das Forschungsverbundprojekt zum Schwerpunktthema Digitales Planen und Bauen des Bayerischen Förderprogramms Informations- und Kommunikationstechnik mit dem Titel „Scan4BIM&Energy“ gestartet. Es soll Grundlagen liefern, um bei der Erfassung von Gebäuden gezielt energierelevante Daten zu erzeugen und so Umbau- und Sanierungsprojekte im Gebäudebestand zu erleichtern. Ziel dieses Vorhabens ist es, eine KI-gestützte Lösung zu erarbeiten, welche auf der Basis von 3D-Bestandserfassung über Laserscanning oder Photogrammetrie direkt zu einer BIM-Datenbasis führt, die Eingang in das energieeffiziente Bauen und Sanieren im Bestand findet. Dabei steht vor allem die Datensuche nach Informationen für die schnelle Verwertung von Heiz-/Kühllastberechnung und die Gebäudesimulation in diesen Bereichen im Vordergrund. Forschungspartner sind die OTH Amberg-Weiden, das Institut für Energietechnik (IfE), Galileo-IP und Planery Digital.

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Mit KI Baumaßnahmen in Bestandsgebäuden planen

In dem Projekt „Building Information Modeling im Bestand (BIMiB Tragsystem)“ entwickeln Forschende des Instituts für Intelligente Gebäudetechnologien an der FH Bielefeld ein neues System, das mit Methoden des „Machine Learnings“ und der Wissensmodellierung wichtige Tragwerksstrukturen von Bestandsbauten automatisiert erkennt und in einem semantischen Metamodell sichtbar macht. Noch ist das „Machine Learning“ für Tragsysteme wenig verbreitet. Deshalb muss zunächst erarbeitet werden, wie Ingenieurdenken abgebildet werden kann und unter welchen Bedingungen maschinelles Lernen auf das Erkennen von Baustrukturen sinnvoll anwendbar ist. Dazu arbeiten Forschende aus Disziplinen wie Bauingenieurwesen, Informatik und Architektur zusammen.

Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung mit 800.000 Euro gefördert. Die Forschenden der FH Bielefeld arbeiten dabei mit den Projektpartnern der Hochtief ViCon GmbH aus Essen und Pape Architekten aus Herford zusammen.

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