INNOVATION SCOUT · ORGANISATION
KIT: Daten und Methoden für die Sanierungsplanung erforschen
Das KIT untersucht Gebäudedatenintegration, verständliche Sanierungswerkzeuge und frühe Kostenmodelle. NaiS und die Zusammenarbeit mit PLAN4 verbinden mehrere dieser Aufgaben.
Forschung · Transfer
Auf dieser Seite
Forschung an der Verbindung von Daten und Planung
Das Karlsruher Institut für Technologie beteiligt sich an Methoden, die heterogene Gebäudedaten erschließen und Sanierungsentscheidungen vorbereiten. Im dokumentierten Ausschnitt gehören NaiS sowie eine gemeinsame Untersuchung früher Kostenmodelle mit PLAN4 dazu.
Beitrag zur Sanierungsplanung
NaiS verbindet unterschiedliche Gebäudedaten und einen zugänglichen Bewertungsprozess. Die Forschung an frühen Kostenmodellen ergänzt diese Arbeit um die wirtschaftliche Orientierung. Beide Perspektiven setzen vor der detaillierten Ausarbeitung an und sollen die nächste Planung besser vorbereiten.
Die Kostenstudie betrachtet lernende Verfahren auf kleinen Projektdatensätzen. Für eine breitere Verwendung ist insbesondere interessant, wie sich ein Modell auf neue Gebäude, andere Regionen und veränderte Preisstände überträgt.
Entwicklungen an konkreten Aufgaben beurteilen
Für Praxispartner bietet sich die Erprobung an einer klaren Aufgabenfolge an: Daten aufnehmen, Varianten vorbereiten und Ergebnisse fachlich weitergeben. Dabei kann getrennt untersucht werden, ob die Informationen richtig zugeordnet, die Ergebnisse verständlich und die nächsten Planungsschritte klar sind.
Diese Verbindung hilft, Forschungsergebnisse in einen realistischen Arbeitszusammenhang zu übersetzen. Neue Befunde aus der Anwendung können anschließend sowohl Datenaufbereitung als auch Modellierung verbessern.
Wissensbasis und Verknüpfungen
Verknüpfte Bauprozesse
- Planung & DesignBeitrag zur Sanierungsplanung
- Strategie & ProjektentwicklungBeitrag zur Sanierungsplanung
- Betrieb & InstandhaltungBeitrag zur Sanierungsplanung
Verknüpfte Technologie- und Anwendungsfelder
- KI-gestützte Planung & Generative DesignBeitrag zur Sanierungsplanung
- Predictive Analytics & EntscheidungenBeitrag zur Sanierungsplanung
- Nachhaltigkeit & ESGBeitrag zur Sanierungsplanung
- BIM & Digitaler ZwillingBeitrag zur Sanierungsplanung
Verknüpfte Organisationen und Projekte
- NaiS
- Forschungsbeteiligung am bezeichneten Projekt
- Frühe ML-Sanierungskostenprognose
- Forschungsbeteiligung am bezeichneten Projekt
Verknüpfte Fachbegriffe und Detailthemen
- Maschinelles Lernen
- Das KIT untersucht im NaiS-Kontext lernende Modelle für frühe Sanierungskostenprognosen und deren Verbindung mit Gebäudedaten.
Quellenverzeichnis
Quelle 3: Ablauf der Energieberatung mit dem iSFP: Wesentliche Schritte im Überblick
Externe Quelle öffnen ↗ (öffnet in neuem Tab)
Geltungsbereich und Verwendung
Geltungsbereich: Anschluss an Energieberatung und Maßnahmenabstimmung
Verwendung im Profil:
Quelle 4: Mit KI zu schnelleren Sanierungsentscheidungen
Externe Quelle öffnen ↗ (öffnet in neuem Tab)
Geltungsbereich und Verwendung
Geltungsbereich: NaiS: Datenintegration, Erprobung und Projektpartner
Verwendung im Profil:
Quelle 5: Predium ESG Manager
Externe Quelle öffnen ↗ (öffnet in neuem Tab)
Geltungsbereich und Verwendung
Geltungsbereich: Produktfunktionen, Datenanreicherung, Einführung und Baloise-Anwendung
Verwendung im Profil:
Quelle 6: Der individuelle Sanierungsfahrplan (iSFP)
Externe Quelle öffnen ↗ (öffnet in neuem Tab)
Geltungsbereich und Verwendung
Geltungsbereich: Dokumente und Kostenschätzung der Energieberatung
Verwendung im Profil:
Quelle 7: Key Elements of Trust in Building Renovation Data Management: A Usability Study of a Centralized Platform
Externe Quelle öffnen ↗ (öffnet in neuem Tab)
Geltungsbereich und Verwendung
Geltungsbereich: NaiS: Bedienbarkeit und Vertrauen in Datenaufbereitung
Verwendung im Profil:
Quelle 8: Estimating Heterogeneous Treatment Effects of Building Energy Efficiency Retrofits Using Machine Learning
Externe Quelle öffnen ↗ (öffnet in neuem Tab)
Geltungsbereich und Verwendung
Geltungsbereich: Empirische Schweizer Gebäudedaten und Grenzen der Maßnahmenzuordnung
Verwendung im Profil:
Quelle 9: Renovation Cost Prediction at an Early Stage: an Experiment Using Machine Learning Regression and Classification Techniques
Externe Quelle öffnen ↗ (öffnet in neuem Tab)
Geltungsbereich und Verwendung
Geltungsbereich: ML-Kostenschätzung in früher Sanierungsplanung
Verwendung im Profil:
Quelle 10: Multi-Objective Building Retrofit Optimisation: Balancing Energy Efficiency and Comfort Using XGBoost, SHAP, and MOBO
Externe Quelle öffnen ↗ (öffnet in neuem Tab)
Geltungsbereich und Verwendung
Geltungsbereich: Physiksimulation, Ersatzmodell und Mehrzieloptimierung
Verwendung im Profil:
Quelle 11: Catalyzing Informed Residential Energy Retrofit Decisions via Domain-Specific LLM
Externe Quelle öffnen ↗ (öffnet in neuem Tab)
Geltungsbereich und Verwendung
Geltungsbereich: Spezialisiertes Sprachmodell für frühe Sanierungsorientierung
Verwendung im Profil:
Quelle 21: Gebäudedaten nutzbar machen: Erkenntnisse aus dem Forschungsprojekt NaiS
Externe Quelle öffnen ↗ (öffnet in neuem Tab)
Geltungsbereich und Verwendung
Geltungsbereich: NaiS-Projektabschluss und Transfer
Verwendung im Profil: