Neue Plattform NaiS: Mit KI zu schnelleren Sanierungsentscheidungen

Energetische Sanierungen gelten als zentraler Hebel für mehr Klimaschutz im Gebäudesektor. Die Vorbereitung entsprechender Maßnahmen ist jedoch meistens aufwendig: Informationen liegen in unterschiedlichen Formaten vor, müssen manuell zusammengeführt und hinsichtlich technischer, wirtschaftlicher und ökologischer Kriterien bewertet werden.

Genau hier setzt NaiS (steht für: Nachhaltige intelligente Sanierungsmaßnahmen) an. Die Plattform bündelt digitale Services, die Daten aus Bildern, Grundrissen, Textdokumenten und statistischen Gebäudeinformationen selbstständig verknüpfen und auswerten. Mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) ergänzt das System fehlende Informationen, bereitet Daten semantisch für digitale Gebäudemodelle auf und visualisiert Ergebnisse in 3D-Modellen. 

„Mit NaiS schaffen wir eine datenbasierte Grundlage, um Sanierungsentscheidungen deutlich schneller und transparenter treffen zu können. Gerade für große Gebäudebestände ist das ein entscheidender Schritt hin zu einer nachhaltigen Transformation“, sagt Co-Projektleiter Philipp Zielke vom Institut für Technologie und Management im Baubetrieb (TMB) des KIT.

„Die nachhaltige Entwicklung unseres Gebäudebestands ist die Zukunftsherausforderung der Bau- und Immobilienbranche“, so Dr. Karoline Fath, Bereichsleiterin Nachhaltiges Bauen bei der Ed. Züblin AG, Praxispartner im Projekt. „Wir sind davon überzeugt, dass KI-Technologien wie die in NaiS entwickelten Services zur Bestandserfassung einen wichtigen Beitrag dazu leisten können - zum Wohle unseres Planeten und unserer Gesellschaft.“

Im Projekt testeten insgesamt 104 mögliche Nutzerinnen und Nutzer die Plattform in vier Testing Sessions. Die Rückmeldungen fielen überwiegend positiv aus: 93 Prozent der Teilnehmenden bestätigten einen klaren Mehrwert der Plattform, 87 Prozent sahen eine konkrete Unterstützung bei der Bewertung von Gebäuden und ebenso viele würden NaiS weiterempfehlen.

Besonders deutlich zeigte sich der Nutzen im Zeitvergleich: Aufgaben, die bislang rund 16 Arbeitsstunden erforderten, können mit NaiS innerhalb von 10 bis 20 Minuten bearbeitet werden. Vor allem große institutionelle Bestandshalter und Kommunen können von einer solchen Faktor-50-Beschleunigung der Entscheidungsprozesse sowie deutlich reduzierten Rechercheaufwänden profitieren.

Die im Projekt entwickelten Ansätze und Instrumente will das Team auch über die Laufzeit hinaus nutzen und weiterentwickeln. Die Plattform ist ab sofort bei der Deutschen Gesellschaft für Nachhaltiges Bauen verfügbar. Zugleich knüpfen Folgeprojekte an die Ergebnisse von NaiS an. 

Zu diesen zählt das vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt mit 1,8 Mio. Euro geförderte Verbundprojekt ConCIRCLE. Auch in diesem Projekt übernimmt das KIT die Konsortialführung.

Ziel von ConCIRCLE ist ein digitales Bewertungssystem zur Analyse der Wiederverwendbarkeit von Bauteilen aus Stahlbeton. Hierzu erweitern die Forschenden die in NaiS entwickelten KI-Technologien und kombinieren sie mit ökologischen und ökonomischen Bewertungsverfahren.

NaiS startete im Mai 2023 und wurde vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt mit 4,1 Millionen Euro gefördert. Zum Konsortium gehören die KIT-Einrichtungen TMB, Institut für angewandte Informatik und Automation sowie das Karlsruhe Service Research Institute. Zu den externen Partnern zählen Ed. Züblin AG, Concular GmbH, CAALA GmbH und Deutsche Gesellschaft für Nachhaltiges Bauen.

Zum Abschluss des NaiS-Projekts findet am 11. Juni 2026 das „NaiS Summit“ statt. Vertreterinnen und Vertreter aus Forschung, Bauwirtschaft, Politik und Verwaltung diskutieren dort Ansätze für die digitale und nachhaltige Transformation des Gebäudebestands sowie die Potenziale von KI-gestützter Sanierungsplanung.

Weitere Informationen

• Projekt NaiS: https://nais.tech/
• Plattform NaiS: https://app.nais.tech/
• Projekt ConCIRCLE: https://www.tmb.kit.edu/8697.php
• NaiS Summit: https://nais.tech/nais-summit/

Quelle: Karlsruher Institut für Technologie, Fotos: Gabi Zachmann / KIT, DGNB