Die Forschung der University of Tehran, der Charles Darwin University und der Australian Catholic University konzentrierte sich auf Anwendungen erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI) und interpretierbarer künstlicher Intelligenz in intelligenten Gebäuden. Diese im Journal of Building Engineering veröffentlichte systematische Übersicht analysierte 32 Forschungsarbeiten, die sich mit Energieeffizienz und Energiemanagement befassen. Gebäude verursachen mehr als zwei Drittel der weltweiten Kohlendioxidemissionen und des Energieverbrauchs, was das Energiemanagement aufgrund von Steuerungsfehlern und hohen Kosten zu einer anspruchsvollen Aufgabe macht. Die Autoren Mohammadreza Haghighat, Ehsan Mohammadi Savadkoohi und Niusha Shafiabady betonten, dass XAI das Problem der mangelnden Transparenz von Modellen künstlicher Intelligenz löst, wodurch das Vertrauen der Nutzer gestärkt und die Akzeptanz dieser Technologien erleichtert wird. Für die Auswahl und Kategorisierung der Studien, die prädiktive Modellierung, Energieüberwachung, Fehlererkennung und Optimierungsstrategien abdecken, wurde die PRISMA-Methode verwendet. XAI hilft beispielsweise dabei, den Energieverbrauch mit hoher Genauigkeit vorherzusagen, was Gebäudebetreibern und politischen Entscheidungsträgern bessere Entscheidungen ermöglicht.
Energieeinsparungen und Gesundheit der Bewohner
Die Studie hebt hervor, dass die meisten Gebäude noch immer statische Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen (HVAC) verwenden, die sich auf die Nachhaltigkeit der Bauwerke und die Gesundheit der Bewohner auswirken. Überhitzte oder schlecht belüftete Räume verringern den Komfort und erhöhen das Risiko der Ausbreitung luftübertragener Krankheiten. Laut Niusha Shafiabady, Mitautorin der Studie, unterstützt XAI adaptive Systeme zur Wärmeregulierung, die in Echtzeit auf Belegung, Außenklima und innere Wärme reagieren. Diese Systeme nutzen Modelle des maschinellen Lernens, um die thermischen Bedingungen vorherzusagen und anzupassen, wodurch Komfort, Energieeffizienz und gesundheitliche Auswirkungen in Einklang gebracht werden. Die Forschung schlägt einen Rahmen vor, der es Gebäudeplanern und -managern ermöglicht, thermische Szenarien zu simulieren und deren Einfluss auf das Risiko der Übertragung luftübertragener Krankheiten zu bewerten. Dieser Rahmen ist modular, skalierbar und an unterschiedliche Gebäudetypen anpassbar, von Klassenzimmern bis hin zu Krankenhausstationen, und bietet eine quantitative Entscheidungsgrundlage, die Maßnahmen zur Verbesserung sowohl des thermischen Komforts als auch der Infektionskontrolle priorisiert.
Sicherheit und Widerstandsfähigkeit der Infrastruktur dank KI
Künstliche Intelligenz spielt eine Schlüsselrolle bei der Erkennung von Risiken in Echtzeit auf Baustellen, wo video- und computerbasierte Bildverarbeitungssysteme gefährliches Verhalten identifizieren, etwa das Fehlen von Schutzausrüstung oder das unbefugte Betreten von Sperrzonen. Diese Systeme lernen aus baustellenspezifischen Daten, wodurch Fehlalarme reduziert werden und der Fokus auf tatsächlichen Gefahren liegt. Die prädiktive Sicherheit analysiert historische Daten und Echtzeitdaten, um Risiken wie Geräteausfälle oder unfallgefährdete Bereiche vorherzusagen, was Präventivmaßnahmen und die Erstellung gezielter Sicherheitsprotokolle ermöglicht. KI überwacht zudem die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften und meldet Verstöße automatisch, wodurch Zwischenfälle minimiert werden. Im Bereich der Widerstandsfähigkeit optimiert KI bei Notfällen Evakuierungswege und führt Risikobewertungen in Echtzeit durch, um Schäden durch Naturkatastrophen zu begrenzen. Die vorausschauende Wartung prognostiziert den Verschleiß der Infrastruktur, beispielsweise durch Feuchtigkeit verursachte Schäden am Asphalt, wodurch die Lebensdauer der Anlagen verlängert wird.
Innovationen bei Materialien und Nachhaltigkeit
Forscher nutzen KI, um Baustoffe einschließlich recycelter und nachhaltiger Alternativen zu testen und zu optimieren, was die Haltbarkeit erhöht und die Umweltauswirkungen verringert. KI-Algorithmen entwickeln beispielsweise Asphaltmischungen, die Feuchtigkeit, der Hauptursache für Straßenschäden, besser widerstehen. KI unterstützt die Verwendung recycelter Materialien, industrieller Nebenprodukte und erneuerbarer Ressourcen, wodurch Kosten und Umweltbelastungen über den gesamten Lebenszyklus eines Bauwerks hinweg reduziert werden. IoT-Sensoren und KI ermöglichen die Echtzeitüberwachung des Energieverbrauchs auf Baustellen, was nachhaltige Verfahren fördert und den CO2-Fußabdruck verringert. Generative KI und große Sprachmodelle werden in Systeme zur Bauwerksdatenmodellierung (BIM) integriert, wodurch Planungsprozesse effizienter gestaltet, die Projektqualität verbessert und Nacharbeiten minimiert werden. KI-gestützte Chatbots helfen technisch nicht versierten Nutzern, sich in komplexen Dokumentationen zurechtzufinden, und erleichtern so den Zugang zu wichtigen Projektinformationen.
Die Zukunft der KI in intelligenten Gebäuden
Die Studie schlägt künftige Forschungsarbeiten vor, die diesen Rahmen mit Echtzeit-Sensordaten und KI-Algorithmen verknüpfen, um regulatorische Standards für Gebäude zu beeinflussen. Dieser Ansatz verbindet Ingenieurwesen und Epidemiologie und bietet praktische Empfehlungen für Architekten, Manager und politische Entscheidungsträger, die Gebäude vor Gesundheitsgefahren schützen möchten. Bis Ende 2025 wird erwartet, dass sich KI von der passiven Datenanalyse hin zu aktiven Systemen entwickelt, die menschliche Bediener auf Grundlage gewonnener Erkenntnisse zum Handeln anregen und so Sicherheit und Effizienz weiter steigern. Regierungspläne wie der amerikanische „Amerikas KI-Aktionsplan“ betonen den Aufbau einer KI-Infrastruktur für eine sichere und vertrauenswürdige Entwicklung und spiegeln damit das nationale Engagement für Innovationen in der Infrastruktur wider. Große Bauunternehmen und Technologieanbieter setzen KI rasch für Sicherheit, Nachhaltigkeit und Widerstandsfähigkeit ein, wobei eine weitere Zunahme der Digitalisierung und Automatisierung in der Branche prognostiziert wird.
