Ziele und Ergebnisse
Das RenovAIte-Projekt entwickelt:
– Auf künstlicher Intelligenz basierende Software zur Optimierung der Sanierung von Wohnungen und Straßen im großen Maßstab
– eine Online-Plattform zur Zusammenführung und Verbindung von Daten und KI-Tools für den Renovierungssektor.
Die Ziele sind vielfältig:
– Verbesserung der Gesamtleistung (wirtschaftlich, ökologisch und sozial) von Renovierungsprojekten (Energie- und Materialeinsparungen, soziale Vielfalt, Anpassung an lokale Bedürfnisse, Widerstandsfähigkeit gegenüber Klimarisiken usw.) ,
– die Beschleunigung des Renovierungsproesses ,
– Umweltfußabdruckdaten, Klimarisiken und soziale Daten in Sanierungsberechnungen integrieren; – wissenschaftliche Ergebnisse und die Erfahrung der erfolgreichsten Projekte demokratisieren, indem sie so weit wie möglich in KI-Modelle und Softwareregeln integriert werden.
Die Anwendung dieser Software erfolgt zunächst innerhalb des Konsortiums. Beispielsweise renoviert ein großer sozialer Vermieter in Frankreich mehrere zehntausend Wohneinheiten pro Jahr und Eurovia, eine Tochtergesellschaft der VINCI-Gruppe, unterhält ein Straßennetz von mehr als 70.000 km Straßen (einschließlich eines großen Teils in Frankreich). und Deutschland).
In einem zweiten Schritt werden sie über die zu entwickelnde Plattform breiter angeboten und adaptiert.
Arbeitspakete
Koordination und Plattform
Koordinierung
Neben der Gesamtleitung des Projekts übernimmt Leonard folgende Aufgaben :
– Unterstützung beim strategischen und technischen Management von KI-Technologien,
– Förderung des Wissensaustauschs und des Teilens der wissenschaftlichen Ergebnisse innerhalb des Projekts,
– Koordinierung der Beziehungen zum Renovierungs- und Technologienetzwerk im Hinblick auf eine Ausweitung des Projekts.
Plattform & Daten
ALEIA nutzt seine kollaborative und souveräne Plattform für KI und entwickelt:
– eine spezielle Version seiner Marktplatztechnologie für einen kollaborativen One-Stop-Shop für den gesamten Renovierungssektor,
– eine Umgebung, die der Forschung und Entwicklung sowie dem Experimentieren für Projektentwicklungen gewidmet ist;
– seine Funktionalitäten zur Umsetzung von KI-Modellen in die Produktion;
– Überwachung und Dialog zur Identifizierung und Integration aller für die Renovierung potenziell nützlichen Datensätze.
Wohnungsrenovierung
Stadterneuerungsstrategien und Testgelände
Ein großer sozialer Vermieter in Frankreich, welcher Sozialwohnungen entwickelt :
– bietet dem Projekt vier Versuchsstandorte auf dem französischen Festland (Valenton, Garge-Lès-Gonnesses) und im Ausland (Réunion, Mayotte) an;
– nutzt sein Fachwissen in den Bereichen Stadterneuerung, Sanierung und Digitalisierung des Bestands (insbesondere BIM);
– nutzt seine strukturierten Datensätze, um das Potenzial der verschiedenen KI-Modelle zu erkunden, die in den anderen Arbeitspaketen entwickelt wurden.
Anwendung des Adversarial Resilience Learning auf die Renovierung
OFFIS hat fortschrittliche KI-Technologie entwickelt, die darauf abzielt, komplexe Probleme mit resilienten Lösungen anzugehen. Ihre Lösung besteht aus einem KI-Modell, das Lösungen bietet, die gegen ein KI-Modell trainieren, das Krisen erzeugt:
– Für die Renovierung entwickelt OFFIS ein KI-Modell, das Entscheidungshilfen hinsichtlich der Renovierungsstrategie für Wohnimmobilien bietet.
– Um eine Dimension der Widerstandsfähigkeit gegenüber Klimarisiken zu schaffen, entwickelt OFFIS mit Unterstützung von Resallience ein KI-Modell, das Klimakrisen simuliert;
– Sobald die Experimentierphase abgeschlossen ist, wird OFFIS das Modell in Produktion bringen und daran arbeiten, wie dieser Ansatz allen Immobilienverwaltern zur Verfügung gestellt werden kann.
Datenerfassung (KI) für die Sanierung
In Begleitung von ALEIA erstellt ein großer sozialer Vermieter in Frankreich durch dieses Arbeitspaket:
– einen Vorschlag für eine Mindestdatenbasis, die auf der Ebene des Gebäudekomplexes erfasst werden muss, um eine Softwareunterstützung für die Renovierung zu ermöglichen, genannt „Renovierungspass“ (Konzept aus früheren Experimenten);
– eine Methode zur Erfassung dieser Daten im Maßstab des Wohngebäudes, um Verwaltern nicht digitalisierter Gebäude den Zugriff auf die im Rahmen von RenovAIte entwickelten Technologien zu ermöglichen;
– eine Sammlung von Erfahrungen in der Datenerfassung (Sensoren, Messwerkzeuge) und Datenverarbeitung (Software, Algorithmen mit oder ohne KI).
Leistungsbewertung für Resilienz und Klimawandel
Resallience stellt RenovAIte sein Fachwissen bei der Untersuchung der Auswirkungen der globalen Erwärmung auf Infrastrukturen zur Verfügung, um:
– ein Diagnosetool für die Umweltleistung eines Renovierungsprojekts zu erstellen (einschließlich der Eindämmung und Anpassung an Klimarisiken),
– seine Erfahrung in der Datenverarbeitung einzubringen, um Veränderungen vorherzusehen (Klima-, Satelliten-, geografische Daten),
– wissenschaftliche Ergebnisse und globale Erwärmungsszenarien des zwischenstaatlichen Ausschusses für Klimaveränderungen (IPCC) in alle Arbeitspakete zu integrieren.
Optimierte Lösungen für Energieeffizienz bei der Wohnungssanierung
Nach früheren Arbeiten zur Unterstützung bei Finanzierungsstrategien und der Diagnose von Wohnimmobilien möchten das Renovierungsunternehmen Qivy Habitat und das Lab Research Environment (Partnerschaft zwischen VINCI und ParisTech für Umweltleistung) das Potenzial von KI nutzen, um Arbeitsempfehlungen vorzuschlagen.
Straßensanierung
Langfristige Planung der Straßensanierung
Das Forschungszentrum Mérignac von VINCI Construction und sein KI-Team:
– entwickeln einen physischen Datenerfassungssensor für Straßen,
– erstellen ein Straßensanierungsplanungsmodell aus diesen Daten,
– werden es ermöglichen, die theoretische Planung der Straßeninstandhaltung durch die von ihren Technologien erfassten tatsächlichen Daten zu ergänzen.
KI zur Straßenzustandsprüfung
Zusätzlich zu den Langzeitdaten arbeitet das Forschungszentrum Mérignac im Rahmen von VINCI Construction an visuellen Daten:
– Training von Erkennungsmodellen, die die automatisierte Inspektion von Straßen über Smartphones und Fahrzeugflotten ermöglichen,
– Nutzung dieser Ergebnisse, unterstützt durch die Expertise von VINCI im Bereich Straßeninfrastruktur, um Sanierungsempfehlungen für die zuständigen Behörden (lokale Behörden, private Betreiber) zu erstellen.
Echtzeit-Routenmanagement
VIA IMC, eine deutsche Tochtergesellschaft von VINCI, die sich auf digitale Innovationen für die Straßeninfrastruktur spezialisiert hat, entwickelt verschiedene KI-Modelle um :
– die Sicherheitsrisiken verschiedener Straßeninfrastrukturkonfigurationen abzuschätzen und vorbeugende Sanierungen zu entwickeln,
– Eine Verbesserung der Umweltleistung von Straßen (Anpassung an Klimarisiken, CO2-Fußabdruck von Projekten) zu erreichen,
– Reduzierung der Kosten für Lagerbestände und Wartungsarbeiten.
Diese Arbeit befasst sich insbesondere mit Daten moderner Fahrassistenzsensoren für Fahrzeuge sowie offenen Daten aus Städten.
