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Wände finden, Eigenschaften ändern: Ein Sprachmodell bearbeitet Gebäudedaten

Mit dem Forschungsprototyp MCP4IFC lassen sich Bauteile in digitalen Gebäudemodellen abfragen und ändern. Die Studie zeigt, wie Sprachmodelle dafür Softwarewerkzeuge nutzen und wo beim Erzeugen neuer Modelle Lücken bleiben.

Vom Änderungswunsch zum Eingriff ins Gebäudemodell

„Ergänze bei allen Wänden einen U-Wert“ klingt einfach. Im Gebäudemodell müssen dafür jedoch die richtigen Bauteile und Eigenschaftsfelder gefunden werden. Der U-Wert ist ein Kennwert für den Wärmedurchgang eines Bauteils. Der Forschungsprototyp MCP4IFC verbindet Sprachmodelle mit Werkzeugen für IFC, das offene Austauschformat für Gebäudemodelle. Darin sind neben der Geometrie auch Bauteilarten, Eigenschaften und Beziehungen gespeichert. So kann das System Fragen zu einem Modell beantworten und Änderungen ausführen lassen.

Die Verbindung erfolgt über das Model Context Protocol, das Sprachmodellen Softwarewerkzeuge zugänglich macht. Diese Werkzeuge lesen und bearbeiten die IFC-Daten; eine 3D-Umgebung zeigt das Modell an. Für weitere Aufgaben kann das Sprachmodell eigenen Programmcode erzeugen und passende Dokumentation abrufen. Rückmeldungen der Werkzeuge helfen ihm, den nächsten Schritt auszuwählen.

Die Datenpflege gelingt, neue Gebäudemodelle bleiben lückenhaft

In den Versuchen änderte das System Bauteilnamen, ergänzte Eigenschaften und ordnete Bauteile vorgegebenen Klassen zu. Alle acht ausgewählten Bearbeitungsaufgaben wurden im Versuchsmodell gelöst; ein Vergleich der IFC-Dateien diente zur Kontrolle. Auch Modellabfragen gelangen besonders dann, wenn die gesuchte Information direkt gespeichert war. Schwieriger waren Fragen, für die Daten erst zusammengesucht und verrechnet werden mussten.

Bei neu erzeugten Gebäudemodellen fehlten dagegen wichtige Zusammenhänge: Wände schlossen nicht immer richtig aneinander an, Öffnungen und Raumdefinitionen blieben unvollständig. Ein anschauliches 3D-Ergebnis kann also erhebliche Lücken in den Bauteildaten besitzen. Für Planungsteams liegt ein möglicher Nutzen vor allem darin, wiederkehrende Abfragen und Datenänderungen in eigenen Worten anzustoßen. Ob die ergänzten Werte und die Zusammenhänge im Modell fachlich passen, bleibt dabei zu kontrollieren.

Bibliografie

Originaltitel
MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models
Autoren
Bharathi Kannan Nithyanantham, Tobias Sesterhenn, Ashwin Nedungadi, Sergio Peral Garijo, Janis Zenkner, Christian Bartelt und Stefan Lüdtke
Verantwortliche Einrichtung
Universität Rostock und Technische Universität Clausthal
Quellenart
Wissenschaftlicher Preprint
Veröffentlicht in/auf
arXiv
Veröffentlichungsdatum
29. Oktober 2025
Ausgewertete Fassung
arXiv:2511.05533v1
DOI
10.48550/arXiv.2511.05533 (öffnet in neuem Tab)
Originalzugang
Volltext v1 (öffnet in neuem Tab) · arXiv-Eintrag v1 (öffnet in neuem Tab) · PDF v1 (öffnet in neuem Tab)
Zugang
Open Access