Den Betrieb von Gebäuden mittels KI zu optimieren, haben sich die Partner des „ai.lab“ vorgenommen. 

 

Synavision sowie der Lehrstuhl für Software Engineering an der RWTH Aachen und die Fachhochschule Münster starten das AI Lab für die Entwicklung und Erprobung von Anwendungen Künstlicher Intelligenz im Immobilienbereich. Dabei können Unternehmen die Auswirkungen von AI-Anwendungen in Bauprojekten und im Betrieb von Gebäuden simulieren.

Im Rahmen der Kooperation stellen Synavision und der Lehrstuhl für Software Engineering an der RWTH Aachen innovative LLMs und andere KI-Modelle den AI Lab-Partnern zur Verfügung. Die können dann beispielsweise die Performance-Daten von TGA-Anlagen − etwa Lüftungsaggregate und Heizkreise − mittels AI auf Optimierungspotenziale hin analysieren, Wirtschaftlichkeitsberechnungen durchführen oder die Betriebsführung automatisiert optimieren. Ziel der langfristigen Kooperation soll es sein, die komplexen Information rund um Gebäude effektiv zu nutzen und gleichzeitig die Kosten zu senken. 

„Im Gegensatz zu vielen früheren Innovationen hat AI als digitale Lösung eine enorm hohe Implementierungsgeschwindigkeit, was sich schon in kürzester Zeit auch in ökonomischen Kennzahlen widerspiegelt. So konnten wir auf der Synavision-Plattform mit AI-Anwendungen die Kosten für technische Analysen bereits um mehr als 90 Prozent reduzieren“, erklärte Synavision-CEO Stefan Plesser. „Gleichzeitig steigen Geschwindigkeit und Skalierbarkeit: Die Services stehen unseren Nutzern als Plug&Play-Lösung zur Verfügung.“ Mit dem AI Lab könne man Unternehmen der Bau- und Energiebranche live und an ihren eigenen Gebäuden und Anlagen zeigen, was mit Künstlicher Intelligenz möglich ist. 

„Eine gut trainierte Künstliche Intelligenz kann Menschen und Unternehmen effektiv helfen, Gebäude besser zu verstehen und zu optimieren“, so Professor Bernhard Rumpe von der RWTH Aachen. „An meinem Lehrstuhl verknüpfen wir die Plattform von Synavision mit Domänen-AI für die Aufarbeitung von sensorbasierten Zeitreihen und anderen Daten unterschiedlicher Formate und Quellen und offerieren eine intuitiv bedienbare AI-Nutzerschnittstelle für den Gebäudebetrieb.“