KI in der Architektur: 8 Anwendungsbeispiele

Der Einsatz von KI in der Architektur ermöglicht, die Bauplanungsprozesse zu revolutionieren. Entdecken Sie alle Details!

Haben Sie schon einmal darüber nachgedacht, wie sich die Welt der Architektur verändern könnte, wenn die komplexesten Probleme durch intelligente Computer gelöst würden, die (ganz oder teilweise) die menschliche Aktivität ersetzen könnten?

Obwohl ein solches Szenario auf den ersten Blick unwahrscheinlich oder sogar riskant erscheint, zeigt uns die Realität, dass die Anwendungen von künstlicher Intelligenz (KI) in der Architekturplanung bereits sehr zahlreich sind und den Baufachleuten ermöglichen, wirklich interessante Ergebnisse zu erzielen.

In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Anwendungsfälle von KI in der Architektur vertiefen, damit Sie das Potenzial dieser Technologie besser einschätzen können. Für einen umfassenderen Überblick, lesen Sie auch den Artikel “ Künstliche Intelligenz im Bauingenieurwesen: 6 Anwendungsbeispiele, alle Vorteile und neue Herausforderungen für die Zukunft„.

In den meisten Fällen wird die künstliche Intelligenz in der Architektur auf der Grundlage von BIM-Modellen implementiert. Um die Vorteile dieser Technologie sofort zu experimentieren, empfehlen wir Ihnen, eine kostenlose 3D/BIM-Software für die Bauplanung auszuprobieren, d. h. ein Tool, das die Modellierungsvorgänge vereinfacht und Ihnen hilft, eine zuverlässige Datenbank zu erstellen, die für verschiedene Anwendungen der künstlichen Intelligenz genutzt werden kann.

Was ist künstliche Intelligenz (KI) in der Architektur

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine innovative Technologie, die es Maschinen und Computeranwendungen ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen, sich an neue Eingaben anzupassen und Funktionen auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z. B. visuelle Interpretation, logisches Denken, Lernen und Entscheidungsfindung.

Im Kontext von Architektur und Design kann die künstliche Intelligenz als ein Untersuchungsinstrument betrachtet werden, das in der Lage ist, Bauprojekte schnell zu analysieren und angemessene Antworten auf die komplexesten Probleme mit minimalem menschlichen Eingriff zu liefern.

Die Funktionsweise der KI basiert auf der Verwendung intelligenter und iterativer Algorithmen sowie fortschrittlicher Techniken und Methoden, die es der Software ermöglichen, riesige Datenmengen in kürzester Zeit zu verarbeiten. In jedem Verarbeitungszyklus dieser Daten sind intelligente Systeme in der Lage, ihre Leistung zu überprüfen und zu messen und zusätzliche Fähigkeiten zu entwickeln.

Zu den am weitesten verbreiteten Techniken der künstlichen Intelligenz gehören zum Beispiel:

Machine Learning (maschinelles Lernen) bezieht sich auf die Untersuchung, Konstruktion und Umsetzung von Algorithmen, die es Computersystemen ermöglichen, ausgehend von einem Satz von Eingabedaten, automatische Vorhersagungen zu treffen, wodurch Fehler bei jedem Lernprozess reduziert werden;
Neuronale Netze: Es handelt sich dabei um eine Form des maschinellen Lernens, die aus miteinander verbundenen Einheiten besteht, die den Neuronen des menschlichen Gehirns ähneln, und die in der Lage sind, große Datensätze immer wieder zu analysieren, um Zusammenhänge zu finden und die Bedeutung von unbestimmten Daten zu interpretieren;
Deep Learning (tiefes lernen): Es ist ein Ansatz des maschinellen Lernens, der sich am menschlichen Gehirn orientiert und riesige künstliche neuronale Netze verwendet, um Informationen zu verarbeiten, Verbindungen zwischen Daten zu finden, aus komplexen Modellen zu lernen usw.;
Deep Learning (tiefes lernen): Ein Ansatz des maschinellen Lernens, der sich am menschlichen Gehirn orientiert und riesige künstliche neuronale Netze verwendet, um Informationen zu verarbeiten, Verbindungen zwischen Daten zu finden, aus komplexen Modellen zu lernen usw;
Computer Vision (Computer Vision): ist die Fähigkeit, den Inhalt eines Bildes durch Mustererkennung und Deep Learning zu überprüfen und zu interpretieren. Mit Hilfe von Computer Vision können intelligente Systeme Bilder oder Videos in Echtzeit erfassen, Komponenten von visuellen Daten identifizieren und ihre Umgebung interpretieren.

Das explosionsartige Wachstum der KI in der Architekturplanung, hängt mit der Entwicklung weiterer technologischer Innovationen zusammen, die es ermöglichen, das Potenzial der künstlichen Intelligenz voll auszuschöpfen. Zu diesen Technologien gehören:

Building Information Modeling (BIM) ist ein fortschrittlicher digitaler Prozess, der es ermöglicht, die für die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus eines Bauwerks erforderlichen Informationen, in einem einzigen Modell zu sammeln;
Internet of Things (IoT): Es ist ein System von miteinander verbundenen Computergeräte, die in der Lage sind, Daten über ein Netzwerk zu übertragen, ohne dass eine menschliche Interaktion erforderlich ist;
Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR): Es handelt sich um Technologien, die es dem Nutzer ermöglichen, in das virtuelle Architekturmodell eines Gebäudes einzutauchen oder die physische Realität mit der digitalen Welt zu verbinden, um die endgültige Leistung eines Projekts zu bewerten.

In Virtual Reality/Augumented Reality planen

KI in der Architektur: 8 Anwendungsbeispiele

Die Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der Architektur sind vielfältig und ermöglichen es den Fachleuten, sich von Routineaufgaben zu befreien, komplexe Probleme zu lösen und die Gesamteffizienz von Projekten zu verbessern.

Im Folgenden finden Sie die 8 wichtigsten Anwendungsfälle der KI in der Architekturplanung:

Parametrische Architektur: ist eine iterative Entwurfsmethode, die es ermöglicht, mit bestimmten Parametern zu spielen, um verschiedene Arten von Outputs zu testen und äußerst kreative und komplexe architektonische Formen zu schaffen, die mit herkömmlichen Methoden unmöglich zu entwerfen und zu modellieren wären. Bei der parametrischen Planung können Architekten und Designer Einschränkungen eingeben und Änderungen am Entwurf in Echtzeit vornehmen, wobei das Modell automatisch aktualisiert wird, um mögliche Lösungen zu testen. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden ermöglicht die parametrische Architektur eine erhebliche Verkürzung der Entwurfszeit, da die Planer die Möglichkeit haben, das gewünschte Ergebnis auszuwählen und das Gebäude auf der Grundlage unterschiedlicher Anforderungen mehrmals umzugestalten.
Generatives Design: ist eine Technik, bei der zahlreiche Varianten für einen Entwurf erkundet werden. Im Gegensatz zur parametrischen Architektur, die zur Lösung eines Entwurfsproblems Einschränkungen und Eingangsparameter einsetzt, wendet das generative Design intelligente Algorithmen auf dieselben Parameter an, um einen Optimierungsprozess mit dem Ziel durchzuführen, die beste Lösung zu finden. Beim generativen Design legt der Planer nicht nur die Beschränkungen und Ziele des Projekts fest, sondern gibt auch die Bewertungsmaßstäbe vor, anhand derer die Software die Ergebnisse klassifiziert und sich so jedes Mal der optimalen Designlösung nähert
Integration mit BIM: Unternehmen, die an der Herstellung von BIM-Softwares beteiligt sind, setzen auf künstliche Intelligenz, um die Effizienz und das Potenzial ihrer Programme zu verbessern. Diese Werkzeuge sind beispielsweise in der Lage, riesige Mengen an Informationen zu sammeln, die die KI nutzt, um jeden Aspekt des Projekts zu untersuchen und so viel schneller als der menschliche Verstand optimale Lösungen zu finden. Die mit künstlicher Intelligenz ausgestatteten BIM-Softwares, nutzten auch maschinelles Lernen, um aus den Daten zu lernen, Modelle zu erkennen und unabhängige Entscheidungen zu treffen über, wie Bauplanungs- und Bauprozesse automatisiert und verbessert werden können;
Renderings: Künstliche Intelligenz hilft Architekten und Planern, professionelle, fotorealistische Bilder von Architekturprojekten zu erstellen. Rendering-Softwares, welche intelligente Funktionen integrieren, sind in der Lage, automatisch Parameter einzustellen, die es dem Benutzer ermöglichen, ohne besonderen Aufwand Bilder von sehr hoher Qualität zu erzielen, oder Echtzeit-Renderings durchzuführen, die ermöglichen, die Darstellung des Entwurfs während der Modellierung zu beurteilen;
Immersive Erlebnisse: Virtual/Augmented Reality-Simulationen bieten einen umfassenden Einblick in das Projekt und ermöglichen Architekten, ihre Ideen bestmöglich zu präsentieren. Dank künstlicher Intelligenz ist es möglich, herkömmliche Bildverarbeitungstechnologien mit fortschrittlicheren Computer Vision-Techniken zu integrieren, welche die Benutzererfahrung noch realistischer und interaktiver machen;
Planung: KI ist ein sehr leistungsstarkes Werkzeug, das Planern helfen kann, ihre Entwurfsprozesse zu vereinfachen, indem es ihnen die Möglichkeit bietet, auf unzählige Datenmengen zuzugreifen, vorausschauende Analysen durchzuführen, Kostenschätzungen durchzuführen, Aktivitäten zu planen, mögliche Risiken zu identifizieren usw.;
Bauwesen und Sicherheit: Selbstfahrende Maschinen und Roboter mit künstlicher Intelligenz können wiederholende oder risikoreiche Bauaufgaben, fast selbstständig ausführen und so den Baufortschritt erheblich beschleunigen. Durch den Einsatz von intelligenten Drohnen kann auch die Sicherheit auf Baustellen verbessert werden. Diese Tools integrieren Bilderkennungssoftwares und können potenziell gefährliche Bedingungen erkennen, z. B. das Fehlen von Schutzeinrichtungen oder das Vorhandensein unsicherer Strukturen;
Smart Home: Die Integration von künstlicher Intelligenz und IoT-Technologien trägt zur Entwicklung von intelligenten Gebäuden bei, die den Energieverbrauch optimieren und die Sicherheit und den Komfort der Bewohner verbessern. Die Algorithmen, die KI-Software zugrunde liegen, können entsprechend geschult werden, um die Daten zu verarbeiten, die von IoT-Sensoren in verschiedenen Umgebungen eines Gebäudes gesammelt werden. Diese Programme sind in der Lage, den erhaltenen Input zu analysieren und dann Maßnahmen vorzuschlagen oder direkt umzusetzen, um die Anlagen des Gebäudes wieder optimal funktionieren zu lassen, die betriebliche Effizienz zu steigern und die Nutzung der Ressourcen zu optimieren.

Beispiel für eine parametrische Architektur – Heydar-Aliyev-Center-Baku

KI in der Architektur: Vorteile und Herausforderungen für die Zukunft

Künstliche Intelligenz bietet unzählige kreative Möglichkeiten und wird zu einem unverzichtbaren Werkzeug in Architekturprojekten. Softwares mit intelligenten Funktionen können Daten effizienter analysieren und Architekten bei der Implementierung neuer Entwurfstechniken unterstützen.

Der Einsatz von KI in Architektur und Design unterstützt nicht nur die Kreativität der Planer und die Lösung komplexer Probleme, sondern ermöglicht auch:

die Entwurfszeit erheblich zu verkürzen;
die Erfahrung potenzieller Kunden zu verbessern;
jeden Aspekt des Projekts vor seiner tatsächlichen Durchführung zu untersuchen;
die Planungs- und Bauprozesse zu optimieren;
die Produktivität und das Sicherheitsniveau auf der Baustelle zu steigern;
zum Bau von effizienteren und nachhaltigeren Gebäuden beizutragen;
die Qualität des Endergebnisses zu verbessern.

Aufgrund ihres hohen Potenzials hat sich die Befürchtung verbreitet, dass die KI in nicht allzu ferner Zukunft die Figur des Architekten ersetzen könnte. In der Tat sollte diese Technologie nicht als Bedrohung, sondern als große Chance gesehen werden, die Planern unterstützt, ihre Arbeit zunehmend zu rationalisieren und zu vereinfachen.

Auch wenn die Architektur der Zukunft völlig anders sein wird als heute, werden Architekten und Designer bei der Planung und dem Bau von Gebäuden immer eine zentrale Rolle spielen. Dank der auf künstliche Intelligenz ausgerichteten Planung werden wir beispielsweise architektonische Strukturen in noch nie dagewesenen Formen oder den Bau ganzer intelligenter Städte auf der Grundlage optimierter Abläufe und des Datenaustauschs in Echtzeit erleben können.

Um bei diesem Wandel nicht zurückzubleiben, sollten Sie die Vorteile der KI mit einer 3D/BIM-Software für die Gebäudeplanung nutzen. Mit Hilfe dieses Tools können Sie das digitale Modell Ihres Projekts erstellen und mit nützlichen Informationen anreichern (die als Grundlage für verschiedener auf KI orientierten Anwendungen verwendet werde können), und dank der Real-Time-Rendering-Funktionen, intelligentere und kreativere Entwurfsmethoden ausprobieren.