Hvis man scanner nogle af de mange tomme erhvervslokaler og kommunale bygninger, der er rundt omkring i landet, kan det lade sig gøre at definere og kategorisere, hvilke bygningselementer, der kan genbruges.
Et nyt værktøj, der skal løse den opgave, er baseret på AI, og er resultatet af et forskningsprojekt med arbejdstitlen ‘Promoting reuse of functionally empty buildings’, der startede i 2021, og sigter mod at minimere risikoen og øge effektiviteten i genbrugsprocessen ved at give bedre indsigt tidligt i projektfasen.
Det giver et enormt potentiale for genbrug, lyder det fra Link Arkitektur, der står i spidsen for projektet i samarbejde med Arkitektskolen Aarhus. Projektet ledes af ph.d.-studerende Povl Filip Sonne Frederiksen.
Læs også: Nye anbefalinger skal redde flere huse fra nedrivning
En af de største udfordringer er at omsætte rå kortlægningsdata til brugbare 3D-modeller, som fagfolk kan arbejde med. Forskningsprojektet søger derfor at udvikle et værktøj, der kan omdanne disse data til brugbare formater, der kan give mere effektive og præcise analyser af projekter.
En enkel brugergrænseflade er et centralt element i udviklingen af det nye værktøj, der fungerer således:
1. Bygningen scannes med en mobiltelefon eller iPad. Der genereres en video.
2. Programmet opretter en punktsky med koordinatorer på hvert målepunkt, som kan ses i en 3D-model. Informationerne trækkes ud af en video med dybdeinformation.
3. Modellen renses for støj (fejl) og overflødige data.
4. AI bruges til at genkende elementer og objekter. En billedgenkendelsesmodel definerer døre, vinduer, bygningselementer og overfører dataene til punktskyen, så du kan forstå, hvad de forskellige punkter er.
5. Værktøjet genkender den overordnede bygningsgeometri og kan skabe en simpel model af bygningen.
6. Modellen er dimensionsstabil og tydelig. Der kan køres analyser i modellen, og man kan se, om en forældet bygning kan omdannes til f.eks. boliger.
Kan øge effektiviteten og præcisionen
Den første del af forskningsprojektet fokuserer på at udvikle en prototype, som vil blive testet af forskellige brugere for at indsamle feedback og forbedre værktøjet. Når forskningsprojektet er afsluttet om cirka et år, vil værktøjet være klar til brug i praksis af f.eks. kommuner og ejendomsudviklere i alle typer bygninger til at få et overblik over genbrugspotentialet og beregne CO2-besparelser.
Værktøjet forventes at blive et værdifuldt bidrag til byggebranchen, som vil kunne øge effektiviteten og præcisionen i projekter, og dermed fremme bæredygtig udvikling, fortæller Jan Buthke, Digital Innovation Lead i Link arkitektur.
Læs også: Under 4 kg CO2: Samles om nyt cirkulært og biogent byggesystem
– Povls arbejde revolutionerer byggebranchen ved at anvende AI til at identificere uudnyttet potentiale i eksisterende bygninger, hvilket kan være en game changer for cirkulær økonomi. Denne teknologi muliggør hurtig analyse af eksisterende bygningers anvendelighed, skaber beslutningsgrundlag for at reducere CO2-fodaftrykket og åbner for nye muligheder i genanvendelsen af bygninger og genbrugen af materialer. Ved at integrere AI på denne måde, accelererer vi overgangen til en mere bæredygtig og effektiv byggebranche, hvilket er afgørende for vores fremtid.
Skal gøres kompatible med BIM- og CAD-programmer
Forskningsprojektet er støttet af Innovationsfonden, som investerer i innovative teknologier til fremtidens løsninger og af Multiconsult, der sammen med Alexandra Instituttet, Digital Lead, Upcycling Forum og Tvinn Solution er involveret i projektet. Den tværfaglige tilgang sikrer, at værktøjet er udviklet med indsigt fra forskellige fagområder og med fokus på brugervenlighed og funktionalitet.
Læs også: Branchen vil mere klimavenlige materialer – men ikke for enhver pris
Fremadrettet er der planer om at tilføje funktioner som klassificering af materialer og dataeksport i formater, som er kompatible med BIM- og CAD-programmer, der bruges af arkitekter, ingeniører og byggefagfolk.
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
'; 
';