BIM & KI - Gebäude nachhaltig steuern

KI trifft auf Gebäude - In der neuen BIM & Bier-Folge gibt's spannende Einblicke von Dr. Laura Maier vom Lehrstuhl für Gebäude- und Raumklimatechnik an der RWTH Aachen. Das Bier: The Devil and the Maid von Bahkauv Brew 

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Danke fürs Zuhören!

Transcript

“Wir wissen alle, dass Gebäude in Zukunft noch komplexer werden, als sie es ohnehin schon sind. Deswegen müssen wir eigentlich heute anfangen, eine saubere Datengrundlage zu schaffen für unsere Gebäude, damit wir hier künstliche Intelligenz zielführend einsetzen können.

Hallo und herzlich willkommen zu einer neuen Folge von BIM & Bier. Es ist circa ein Jahr her, dass wir in unserem Podcast explizit über Ki gesprochen haben. Falls jemand sich für das Thema KI interessieren sollte, Zwinker, Zwinker, findet ihr dazu drei Folgen ab August 2023 in unserem Podcast.

Die sind denke ich heute immer noch aktuell, aber vielleicht nicht so aktuell, wie das Thema BIM und KI Gebäude nachhaltig steuern, über das ich heute mit meiner Gesprächspartnerin Dr. Laura Mayer sprechen darf. Hallo Laura.

Hallo.

Laura, ich weiß, du bist Oberingenieurin, was ziemlich cool klingt. Was sollte man noch über dich wissen, bevor wir loslegen?

Ja, Oberingenieurin ist erst mal ein Begriff, mit dem nicht jeder etwas anfangen kann, würde ich sagen. Genau, aber viele kennen vielleicht Oberärztin oder Oberarzt. Letztendlich unterstütze ich unsere Institutsleitung dabei, den Lehrstuhl für Gebäude und Raumklimatechnik zu leiten.”

“Das ist ein Institut an der RWTH hier in Aachen. Und ich darf auch noch nebenbei eben ein wissenschaftliches Team leiten in diesem Konstrukt, was sich auf Gebäudeenergie-Systeme spezialisiert hat.

Na ja, dann bist du quasi die Oberärztin in eurem Welt.

Ganz genau.

Okay, worum geht es heute? Es geht nicht um Oberärzte, sondern es geht grundsätzlich um die Frage, wie wir im Bausektor unsere Klimabelastung senken können. Und das sowohl im Neu-

als auch im Bestandsbau. Dafür wollen wir KI einsetzen. Das lässt sich super mit BIM kombinieren und steuern wollen wir unsere Gebäude ja eh, selbst im privaten Raum.

Da können wir uns auch von einer KI beim effizientesten Weg helfen lassen. Was damit möglich ist, hören wir uns gleich an. Ihr hört jetzt schon mal die Stimme eures Hosts, Frank Wagner, und ihr kennt das schon.

Erst geben wir die Bühne unserem flüssigen Begleiter. Um das helfen lassen geht es heute auch indirekt in der Geschichte, die hinter unserem heutigen Bier steckt. Wir trinken heute The Devil and the Maid von Barcauf aus Aachen.”

“Es ist ein Viking New England IPA mit den Hopfensorten Magno, Mosaik, Cascade, Citra und Simcoe. Mit einem Ibo-Wert von 70 und einem Alkoholgehalt von 6,5%. Auf Untapped kriegt das Bier 3,6 Punkte von möglichen 5 aus 1.300 Bewertungen, was schon ein solider Wert ist.

Und das Ganze kommt deutlich bitter und ordentlich hopfig daher, gepaart mit fruchtigen Noten von Blut, Orange und Citrus. Ein rundes New England IPA-Erlebnis. Jetzt ist es aber auch noch ein Viking New England IPA.

Warum jetzt Viking? Für die Fermentierung wird Quake-Hefe aus Norwegen eingesetzt. Das Besondere ist, dass es sich dabei nicht um einen purifizierten Hefestamm handelt, sondern um eine Mischung, die ursprünglich daraus entstanden ist, dass diese Hefe von Familie zu Familie weitergegeben wurde.

Im Prinzip wie der Sauerteig Hermann, den der eine oder andere in seinem Kühlschrank füttert. Die Quake zeigten sich besonders durch spektakuläre Aromen und Gerdzeiten aus. Heißt, wir bekommen ein tolles Aroma bei einem Bier, das schon kurz nach der Fermentierung ohne Lagerzeit trinkbar ist.”

“Der Name des Devil and the Maid hat natürlich auch seinen Hintergrund. Die Brauerei Barcauf trägt den Namen und das Bild eines der zentralen Aachener Fabelwesen, dem Barcauf. Daher tragen die Biere auch Namen der Aachener Sagen.

In diesem Fall erzählt es die Geschichte vom Teufel, der beim Bau des Aachener Doms geholfen hat und dafür nicht, wie versprochen, mit Menschenseelen, sondern mit Wolfsseelen bezahlt wurde. Stinksauer auf die schlauen Aachener stiefelte der Teufel zur Küste, lud sich ein Sack voll Sand auf, um dann damit die gesamte Stadt Aachen zu verschütten. Auf dem langen Weg zurück traf er kurz vor Aachen eine Magd und fragte höflich, wie weit es noch bis Aachen sei.

Die Magd erkannte den Teufel an seinem Pferdefuß und behauptete, dass ihre abgetragenen Schuhe noch neu gewesen wären, als ihn Aachen losgelaufen ist. Daraufhin hatte der Teufel keine Lust mehr weiter zu laufen und ließ den Sack einfach fallen. Der Legende nach sind daraus der Lusberg und der Salvatowerberg in Aachen entstanden und das Sprichwort, der Öscher sendt der Diebe zu Lus, die Aachener sind dem Teufel zu klug.”

“Prost, Laura.

Prost, Falk.

Jetzt sitzen wir auch bei unserem heutigen Podcast in Aachen und ich verhalte mich mit der schlauen Laura. Wir reden heute darüber, wie wir den Betrieb unserer Gebäude und Quartiere schlauer machen und das mithilfe künstlicher Intelligenz. Du hast im Juni dieses Jahres einen Vortrag gehalten mit der Frage, KI, Hype oder Chance für den Gebäude Sektor?

Seitdem ist im Bereich KI trotz der kurzen Zeitspanne schon wieder viel passiert. Hat sich deine Antwort auf diese Frage seit damals geändert, Laura?

Vielen Dank schlauer Falk. Genau, also ich würde sagen im Vergleich zur These, die ich damals aufgestellt habe, nämlich dass wir KI nutzen sollten und dass es ein immenser Produktivitätsteigerer ist, hat sich eigentlich überhaupt nichts geändert. Ich bin eigentlich nur noch mehr davon überzeugt und würde auch weiterhin sagen, dass wir zwar aufpassen müssen, aber dass es kein überhalbtes Thema ist auf jeden Fall.”

“Jetzt forscht ihr ja, vor allem jetzt vor allen Dingen du, an diesem Thema, wie man das denn dann zur Steuerung einsetzen kann. Wie kann man sich das vorstellen? Wo trifft da die KI auf die Gebäudesteuerung, wie wir sie heute schon kennen?

Genau, es ist eigentlich super vielfältig, wie wir KI einsetzen können im Gebäudebetrieb. Man könnte es ganz klassisch erstmal einsetzen für die Betriebsoptimierung. Wir wissen alle oder jeder, der zumindest mal im Facilitymanagement irgendwie unterwegs war, weiß, dass Gebäude einfach super komplex in der Regelung sind.

Wir haben sehr große oder viele Zusammenhänge. Und die Komplexität ist hier einfach durch eine natürliche Intelligenz gar nicht so einfach händelbar. Und das Ganze wird eigentlich im Zuge der Energiewende nur noch dramatischer, sage ich jetzt einfach mal, weil wir haben noch mehr Kopplung mit übergeordneten Systemen.

So ein Gebäude sollte zum Beispiel nicht mehr nur für sich gedacht werden, was schon komplex genug ist, sondern auch im Verbund zum Beispiel mit anderen Gebäuden. Wir können an Quartiere denken, wir können an die Interaktion mit dem elektrischen Netz zum Beispiel denken. Und da merken wir einfach, dass diese Komplexität eigentlich gar nicht mehr so richtig beherrschbar ist.”

“Und da kann man zum Beispiel, wenn man jetzt in die Betriebsoptimierung geht, sagen, okay, ich möchte traditionell mein Gebäude da irgendwie integrieren und brauche ein reales Abbild meines Gebäudes, damit ich es in meiner Betriebslogik auch entsprechend optimieren kann. Und hier kann ich zum Beispiel künstliche Intelligenz einsetzen, um spezifischer zu sein, so klassische Modelle des sogenannten Super-Wise-Learnings und kann dann zum Beispiel statt, dass ich als Ingenieurin mich hinsetzen muss und überlegen muss, wie kann ich jetzt die Wärmepumpe in meinem Gebäude darstellen, kann ich das einfache künstliche Intelligenz, das Machine-Learning-Modell aus den Daten lernen lassen.

Das heißt, eigentlich hilft uns die KI vor allen Dingen, bei dem aus menschlicher Sicht nicht bewertet, umweltbaren Datenmengen damit umzugehen, oder?

Genau, zum Beispiel. Und auch, also ich kann immer viel physikalisch eben versuchen darzustellen, aber am Ende ist jede Anlage oder jede, jeder Hersteller hat letztendlich dann andere Spezifikationen, die ich in den Datenblättern so nicht direkt ablesen kann, zum Beispiel. Und da helfen wir am Ende auch, die Daten genau, also letztendlich genau das reale Betriebsverhalten abzubilden, was ich dann in meinen Modellen zum Beispiel berücksichtigen kann.”

“Das heißt, dieses Thema der Zusammenhänge, du hast eben davon gesprochen, ich kann mich mit ganzen Quartieren vernetzen. Das spielt ja eigentlich rein, dass bei der Gebäudestörung ich nicht nur von so Daten abhängig bin wie, was ist meine aktuelle Außen- oder Innentemperatur, was für eine Wassertemperatur habe ich, sondern auch so Abhängigkeiten wie, wann steht mir welche Energie zur Verfügung zum Beispiel?

Also wie kommt Energie ins Gebäude? Wann habe ich die Möglichkeit zum Beispiel auf Windenergie oder auf Solarenergie, die nutzbar zu machen? Oder wann muss ich einen anderen Weg gehen?

Das heißt, das ist ja ein Level, was ein Mensch gar nicht alleine steuern kann, über ein ganzes Quartier hinweg so eine Komplexität zu bearbeiten. So stelle ich mir das zumindest vor, dass wir da eigentlich der Knackpunkt ist, wenn wir über das Thema Nachhaltigkeit in dem Bereich sprechen.

Genau, da kann man auch, also erst mal, es gibt ganz unterschiedliche Signale, auf die so ein Gebäude dann reagieren müsste. Und allein, wenn ich sie aufzähle, merkt man schon, wie komplex das ist. Wir können mal so eine Wärmepumpe uns angucken.”

“Eine Wärmepumpe ist anders als so ein herkömmlicher Kessel, den wir alle noch in unserem Keller wahrscheinlich haben, super abhängig von ihren Randbedingungen. Also sagen wir, bei einer Wärmepumpe ist es dann doch, also zumindest bei einer Luftwasserwärmepumpe ist es zum Beispiel relevant, wann sie angeschaltet wird, weil sie effizienter ist, wenn es draußen wärmer ist. Das heißt, da haben wir schon mal eine komponentenspezifische Komplexität, dann interagiert die natürlich aber auch mit einem hydraulischen Netz, was wiederum mit dem Gebäude interagiert, wo NutzerInnen drin sind.

Da haben wir unglaublich viel Unsicherheit, auf die wir reagieren müssen. Und dann genau, dann ist die auch noch netzbetrieben, also strombetrieben, bedeutet, wir müssen mit diesem Netz interagieren und auch da müssten, könnten wir auf erneuerbare Energieeintragungen reagieren. Wir können natürlich aber auch zum Beispiel auf dynamische Stromtarife reagieren, die jetzt immer mehr im Vordergrund stehen.

Und das sind irgendwann zu viele unterschiedliche Variablen, auf die ich da reagieren müsste. Ganz genau. Und ich habe jetzt gerade mit der klassischen Betriebsoptimierung angefangen, wo wir gesagt haben, wir nutzen sogenannte Prozessmodelle und da eben Machine Learning Modell.”

“Aber ich kann eben zum Beispiel auch, Stichwort Reinforcement Learning, eine künstliche Intelligenz selbst sozusagen die optimale Betriebsstrategie finden lassen, indem sie einfach ein bisschen so Try and Error mäßig wie ein Baby einfach versucht, okay, ich mache etwas und was passiert dann im System. Und das wird letztendlich dann bewertet und dann weiß die KI aus ihrer Interaktion mit meinem Gebäude wie so ein bisschen spielerischer Ansatz, was sie dann zu tun hat und was ein optimaler Weg wäre für die Zukunft.

Ist das was, was tatsächlich so auch angewendet wird? Also was, wenn du so beschreibst, ein KI ist als Baby oder Kleinkind unterwegs und probiert mal so ein bisschen aus. Wenn ich das aufeinander stapel, hält das dann, dass wenn ich jetzt dran denke, du bist Betreiber von mehreren Gebäuden, das wird ja wahrscheinlich nicht der Ansatz sein, den du fahren willst.

Also wird das, ist es eher in eurem Forschungsumfeld, dass ihr sagt, wir lassen die KI solche Wege gehen, um sie praktisch fortzutrainieren oder sagst du, wir gehen eigentlich mit dem Thema in die Live-Gebäude rein und lassen die KI an diesen Live-Gebäuden lernen, um dann irgendwann einen effizienteren Weg zu haben.”

“Genau, sehr gute Frage. Dann das Baby klang nicht so richtig zuverlässig, glaube ich. Aber gut gelaufen.

Es kommt drauf an, welches Baby.

Nein, genau. Reinforcement Learning ist auf jeden Fall, ich würde sagen, in der Forschung ist es ein sehr, sehr gut erforschtes Feld und es ist auch nicht nur in der Gebäudesektor schon angewandt worden. Eigentlich ist der Gebäudesektor ja immer so ein bisschen zögerlicher mit so neuen innovativen Methoden und die eben ausprobieren.

Aber wir haben es auch schon an vielen realen Gebäuden demonstrieren können, dass das Reinforcement Learning sehr gut funktionieren kann. Es ist auch nicht so, dass er alles testen darf. Sag ich jetzt mal, man kann ihm da Schranken geben.

Man kann sagen, dass gewisse Sachen vortrainiert werden. Beispielsweise kann ich ihn erst mal offline trainieren lassen, sodass er eben das System kennenlernt, bevor ich ihn dann aus reales System schmeiße, in Anführungszeichen. Das heißt, es ist auf jeden Fall schon an realen Gebäuden demonstriert worden.”

“Wir haben zum Beispiel in Berlin einige Forschungsprojekte, wo wir zum Beispiel ein Wärmenetz versucht haben, zu optimieren mit Reinforcement Learning. Wir bauen gerade ein Gebäude, das FUBIC heißt das in Berlin, was so ein Innovationcenter wird. Und auch da werden wir Teile von Reinforcement Learning eben einsetzen.

Also es ist in der Forschung auf jeden Fall schon sehr weiter vor. Und in der Praxis müssten es mehr und mehr Leute einsetzen. Wir sehen aber gerade, dass das auf jeden Fall auf großes Interesse stößt und immer mehr kommt.

Was glaubst du, woran das so ein bisschen hängt, dass es sich nicht schneller bewegt? Also du hast eben schon gesagt, Gebäudesektor ist eher konservativ unterwegs, was Innovationen angeht, versteht man auch. Es sind immer lange Zyklen, hohe Kosten stehen dahinter und so weiter.

Will immer keiner ins Risiko gehen. Aber wenn jetzt jemand bereit ist, das Risiko praktisch aufzunehmen, was sind eigentlich die Schwierigkeiten? Also so eine KI ist ja erst mal eine Software und kann ich mir vorstellen, die kann man irgendwie übertragen.”

“Aber das Gebäude selber ist ja eigentlich eher mit seinen technischen Einrichtungen eher Hardware. Also wie kriege ich jetzt eigentlich diese beiden Welten zusammen? Gehen wir mal vom Neubau aus, Bestandsbau ist ja nochmal ein anderes Thema.

Was sagst du ist so der Knackpunkt?

Ja, ich glaube, da muss ich leider die langweilige Machine-Finding oder KI-Antworten. Das heißt Daten, Daten, Daten. Also am Ende des Tages sind einfach Daten die Grundlage, um künstliche Intelligenz gut anzuwenden oder um künstliche Intelligenz gut anwenden zu können.

Und wir wissen, dass ein digitaler Gebäudebestand oder ein digitaler Gebäude-Sektor, das ist ein Wunschdenken, aber wir sind da einfach noch nicht. Und bei neueren Gebäuden, wie du gerade gesagt hast, ist es auf jeden Fall schon besser. Aber auch da, würde ich sagen, ist noch sehr viel Ausbaupotenzial in dem Sinne, was wir wo, wie messen, wie die ganzen Sachen zugeordnet werden, dass man auch versteht, messen ist die eine Sache, aber was ist das für ein Datenpunkt?”

“Wie steht der im Zusammenhang zu meinem Gebäude? Da muss einfach noch recht viel passieren. Auch da wiederum gibt es viele neue Methoden, sage ich jetzt mal, dass man nicht mehr kabelgebunden unterwegs ist, dass man Sachen nachrüsten kann, dass man funkbasierte Sensoren etc.

nimmt. Aber es ist noch nicht überall angekommen. Das heißt, ich würde sagen, warum, um auf deine Ursprungfrage einzugehen, ich würde sagen, teilweise muss man halt noch drei Schritte vorher anfangen.

Nämlich, wenn ich KI einsetzen möchte, muss ich erstmal ein digitalisiertes Gebäude haben oder ein Energiesystem, was Daten entsprechend aufnimmt. Und dann kann ich den Schritt gut gehen. Hardware-technisch ist das keine große Herausforderung, sage ich.

Es ist eher dann wirklich die Umsetzung und wahrscheinlich auch dieses initiale Investment, was ich da tätigen muss, was natürlich immer mit Kosten verbunden ist.”

“Ja, was ich da schon spannend finde, ist, also so wie du das beschreibst, würde ich gefühlt sagen, es lässt sich auch easy auf Bestandsbordn übertragen. Also wenn ich sage, ich habe funkbasierte Sensorik, die ich dann dafür nutze, die kann ich ja theoretisch in jedem Gebäude nachrüsten, wo ich eine Wand habe, wo ich den Sensor aufhänge. Also jetzt sehr grob gesprochen.

Korrekt, ja.

Oh, ich habe einen Korrekt gekriegt, sehr gut. Das ist ja quasi vor allen Dingen dann die Gebäude Physik, die ich da aufnehme. Das heißt, die zweite Seite ist ja quasi die TGA, also die Gebäude Ausrüstung.

Da wird es schwieriger, die nachzurüsten. Also die könnte ich zwar mit Sensorik ausstatten, aber die Steuerung der Geräte ist ja dann abhängig von den Schnittstellen wiederum.

Genau, du sprichst da sehr, sehr viele wichtige Punkte oder wichtige Herausforderungen an. Also A, ich sitze gerade tatsächlich in einem Bestandsbau, wo wir Sensoren nachgerüstet haben. Das heißt, ich gucke gerade auf einen LoRa-Warnsensor, so heißt der, und der misst hier die Innentemperatur.”

“Und wir haben auch noch smarte Thermostat an unseren schönen alten Radiatoren hier nachgerüstet. Das hat ein Kollege von mir gemacht. Das heißt, man, also das war auch ganz, das Ganze auch sehr kostengünstig.

Das heißt, wir haben hier gesehen, das kann gut funktionieren. Und wir konnten hier auch schon ordentlich Energie einsparen, einfach weil er anwesenheitsbasiert erkannt hat, wann vielleicht dieser Radiator entsprechend, das Thermostatventil aufgedreht werden sollte und wann eben nicht, weil die oft eben einfach ausblieben. Das heißt, ja, es ist auf jeden Fall möglich.

Und wir haben hier ein Interimgebäude der RWTH, das ist hier die Mathieu-Straße. Da haben wir auch ein schönes Beispiel für alle, die es mal interessiert, wo wir das demonstrieren, dass das gut klappen kann.

Das ist ja irgendwie schon witzig. Also ich war in dem Gebäude jetzt auch mal und das sieht ja gar nicht so radiatormäßig aus. Also wenn man sieht, wenn man denkt, das ist super modern, das kann alles, was du so erforscht, sowieso schon.”

“Aber selbst da ist es nicht der Fall.

Ja, da muss ich kurz, wir haben leider zwei Gebäude. Ich sitze in dem einen Gebäude, das ist das ältere Gebäude. Und wir haben das schöne neue, was du im Blick hast.

Und da haben wir auch keine smarten Thermostatventile für Radiatoren. Da haben wir eine schöne Betonkernaktivierung und Fassaden.

Deswegen war ich gerade ein bisschen verwirrt und dachte, das kann ja nicht sein.

Nein, genau.

Versteh ich. Aber trotzdem bei dem, was du erzählt hast und jetzt sagst du, du sitzt in dem älteren Gebäude, was eben diese Einrichtung nicht hat, lässt sich selbst mit so verhältnismäßig kleinen Eingriffen, wie jetzt so ein LoRa-Sensor und die Heizungssteuerung, schon ein Ziel erreichen. Und das lässt sich dann über eine KI auch zusammenführen.

Absolut, genau.”

“Jetzt ist aber ja trotzdem so, also ich versuch gerade so ein bisschen das Bild aufzumachen, was für Settings muss ich mir aufbauen, damit ich an dieses Ziel komme. Also mein Ziel wäre jetzt irgendwie, mehr Nachhaltigkeit zu erreichen und das möglichst kosteneffizient natürlich. Und das mit der Hilfe von KI, weil die mir die Möglichkeit gibt, über sehr komplexe Welten hinweg Entscheidungen treffen zu lassen oder Entscheidungen herbeizuführen.

Die Entscheidung wäre in dem Fall, die billigste ist, ich dreh an dem Radiator, halte das Ventil zu. Das ist dann die Entscheidung, keine Heizung. Was brauche ich?

Ich brauche ja auch eine Vorgabe dafür, was die Neubauten angeht. Wenn wir uns den klassischen Planungsprozess angucken, dann hat er ja immer einen Punkt, wo er dann manuell einen Übergang in die Steuerungsebene hat, also in den Gebäudebetrieb, damit das überhaupt digital ist. In einer optimalen Welt ist es so, dass wir schon mit einem digitalen Planungsprozess starten.

Und dann sollte es einfacher gehen mit dem IoT-basierten Gebäudebetrieb. Jetzt ist ja Formitas selber viel in der BIM-Welt unterwegs. Das heißt, wir wissen, dass das funktioniert.”

“Wie siehst du da den Anknüpfungspunkt für das IoT-Thema? Also das muss ja quasi in der Planung, wenn ich jetzt neu behaupte, eigentlich schon platziert werden. Passiert das aus deiner Sicht schon?

Ich würde sagen, es kommt immer sehr auf das Projekt an, was man sich gerade anguckt. Wir haben zum Beispiel gerade ein Projekt in Berlin, das Fubik, was ich vorhin auch benannt hatte. Und da war dann zum Beispiel, dass man auch irgendwo teilweise gefangen ist, natürlich zwischen dem, was zum Beispiel, wenn wir auf die Sensortechnik gucken, was eben regulatorisch vorgegeben ist oder was eben gefördert wird oder was als notwendig geachtet wird und dann das, was aber eigentlich für uns spannend ist.

Beispiel waren CO2-Sensoren. Wir fanden die eben gut, um die Raumluftqualität entsprechend messbar machen zu können und die MieterInnen, die in diesen Gebäuden letztendlich arbeiten werden, die auch mehr in das Energiemanagement des Raumes mit einzubeziehen. Und wir haben dann aber zum Beispiel auch ganz klar gesagt bekommen, ja das können wir, CO2-Sensoren sind eben nicht Teil des Auftrags, aber die könnt ihr übers Forschungsprojekt dann abrechnen.”

“Und die haben wir dann jetzt zum Beispiel nachgerüstet und die machen wir nicht kabelgebunden etc. Das heißt, es funktioniert erstmal. Man muss immer auf das einzelne Objekt gucken, ob man es wirklich so umsetzen kann, würde ich behaupten.

Aber es ist möglich, man kann auch, du hast vorhin auch die Anlagentechnik angesprochen, man kann, was viele Energiemanagement-Dienstleister machen, wo es eben auch ein paar Ausgründungen im Bereich der RWTH gibt, dass sie zum Beispiel sogenannte Edge-Device in die Gebäude reinbringen und die können dann wiederum die kabelgebundenen Signale abfangen und entsprechend dann an eine Cloud zum Beispiel schicken. MQTT ist also ein Weg, den man nutzen könnte und dann hätte man auch bei den Daten, die innerhalb des Gebäudes hin und her geschickt werden, wenn es eben eine Gebäudeleittechnik gibt, eine Gebäudeautomation, die klappt, dann kann man das zum Beispiel dann indirekt nachrüsten, sag ich jetzt einfach mal. Das ist so der einfache Weg, an die Bestandssachen zu kommen, aber korrekt, wo kein Sensor, da keine Messung.”

“Das heißt, man muss natürlich entsprechend gezielt Sachen nachrüsten und da muss einfach das Verständnis noch ein bisschen erhöht werden, was vielleicht noch zusätzliche Informationen sind, die relevant sind, um den Gebäudebetrieb nicht nur effizient, sondern eben auch so im Sinne der Nutzer innen zu machen.

Ja, und vielleicht auch so ein Stück weit erstmal anzufangen. Also wenn man sich das Thema so anhört, klingt das sehr groß. Und ich muss ganz viel tun.

Aber wer das zu Hause schon mal gemacht hat, die Feststellung gemacht hat im Bad, bin ich nur fünf Minuten am Tag oder von mir aus zehn Minuten. Und da muss nicht den ganzen Tag die Heizung laufen. Das ist genauso eine kleine Mini-Entscheidung, die aber schon großen Effekt für den Energiewert des Gebäudes haben kann.

Genau.

Nicht diese Heizungsteuer.

Genau. Also zu Hause auch ein gutes Beispiel. Mein Mann ist sehr smart home begeistert und ich auch dadurch.”

“Wir haben zum Beispiel auch überall smarte Thermostate irgendwann nachgerichtet. Wir sind in einem sehr alten Gebäude. Ich glaube, Energieausweis ist irgendwo bei G oder H.

Also irgendwo im dunkelroten Bereich. Und da war es aber auch, wir haben die Thermostate gekauft, wir haben die eingesetzt und allein so eine Nachtabsenkung zu programmieren, was wirklich nicht schwierig ist und was, wo die auch eine eigene Bedienfläche dann teilweise für haben. Das hat auch schon immens Energie eingespart.

Und ich glaube, es sind teilweise die ganz stumpfen Sachen, sowas wie Sollwert, Anpassung oder Temperatur oder Abwesenheitsabsenkung, die schon einen großen, großen Effekt haben. Das heißt, man muss auch nicht immer KI überall drauf schmeißen, sage ich jetzt mal. Wenn man erst mal klein anfängt mit digitalen Sachen und die Basics sich anschaut, dann ist es auch schon, glaube ich, viel wert.

Aber hier kann natürlich KI wiederhelfen, die überhaupt zu identifizieren. Wo sind denn überhaupt Effizienz oder Energieeinsparpotenziale?”

“Na gut, im Zuhausebereich gibt es ja auch noch ganz andere Wege für KI. Also ich bin auch viel mit Smart Home Themen unterwegs und kam irgendwann an den Punkt, wie kann ich meine Kinder denn daran beteiligen? Also wie kann ich sie das steuern lassen?

Und herausgestellt hat sich, dass eine Sprach-KI das natürlich kann. Und Kinder können mit dieser Stimme sprechen und dadurch das Gebäude steuern. Und das macht natürlich vieles möglich.

Das ist so ein bisschen die Frage, die ich mir noch stelle. Interaktion der Nutzerinnen. Man kennt das aus vergangener Forschung, wo es nur nicht um KI ging, wo es einfach nur um Gebäudeautomation ging.

Dass bei den Nutzerinnen eine Unzufriedenheit entsteht, wenn sie den Eindruck haben, sie könnten die Temperatur im Gebäude nicht steuern. Also vor allen Dingen bei Gebäuden, wo man Fenster nicht öffnen kann. Wie gehen die, also habt ihr da Erfahrung zu, wie die Nutzerseite eigentlich damit umgeht, wenn man denen jetzt auch noch sagt, ja das Gebäude wird übrigens von KI gesteuert?”

“Sehr gute Frage. Ich glaube, wir haben jetzt noch nicht direkt eine Akzeptanzstudie zum Bereich KI-Akzeptanz im Gebäudebetrieb gemacht. Was wir aber gemacht haben, ist genauso Probandenstudien, wo wir einfach geguckt haben, okay ihr dürft über eine App zum Beispiel mit dem Gebäude Energiemanagement interagieren.

Und was hat das dann für Effekte? Und da ist uns zum Beispiel, also A hat das einen positiven Effekt. Manche Studien zeigen auch, dass das gerade am Anfang leider nur viel ist, gerade so Gamification-Ansätze, so du bist der Energie-Saver des Monats oder so, dass das manchmal seinen Reiz verliert.

Aber insgesamt haben wir so eine App und ich merke zum Beispiel immer, dass wenn mir warm oder kalt ist, dass ich entsprechend diese App bediene. Das heißt, wenn ich unzufrieden bin und das ich das immer schön finde. Was aber auch ganz wichtig ist, ist, dass die Leute auch ein Feedback dann eben in irgendeiner Weise kriegen.”

“Also beispielsweise, ich möchte, dass mir wärmer wird und dann mache ich zum Beispiel, was in irgendeinem Interface, sagen wir mal, das ist die App. Und dann merke ich aber nichts und dann kriege ich kein Feedback. Das heißt, irgendwie haben wir da gemerkt in der Studio oder in dem Projekt, dass die Leute auch dann klar gesagt bekommen werden müssen, okay, ja, alles klar, dir ist kalt, ich habe gerade das Thermostatventil aufgedreht, du solltest einen Effekt in x Minuten oder so spüren.

Das ist was, wie man die NutzerInnen eben auch abholt und sie ein bisschen mehr das Gefühl haben, die Kontrolle zu haben und einen Effekt eben entsprechend zu sehen.

Ja, finde ich spannend, also ich weiß, wir waren mit unserem Unternehmen mal in einem einem Gebäude, das hatte Thermostat-Regel-Elemente an der Wand und es war bekannt, dass die nicht angeschlossen sind. Es war trotzdem regelmäßig so, dass wenn irgendwie zu kalt oder zu warm war, hat die Person dann an diesen Dingern rumgedreht und es hat sich sofort der Effekt einer Zufriedenheit eingestellt. Ah, jetzt ist es kühler, ich habe es auf kühl gestellt, aber es konnte also nicht sein.”

“Also deswegen kam ich auch so ein bisschen auf die Frage, wenn ich jetzt auf einmal sage, das macht die KI für dich, gehen die Leute da noch mehr auf Abstand. Aber ihr habt da ja genau den Test mal gemacht, finde ich spannend mit der App-Thematik, weil die, sagen wir mal, die Gebäudebetreiber, die uns vielleicht jetzt zuhören, die werden sich diese Frage auch stellen. Also, die kann nicht so was Komplexes wie so ein großes Gebäude steuern.

Fairerweise muss man natürlich sagen, dass wir in einem Umfeld sind, wo die Technologie Offenheit oder das Interesse an innovativen Methoden natürlich auch besonders hoch ist. Die Probandinnen, die jetzt hier in dem Gebäude arbeiten, sind natürlich alles irgendwie sehr nah an der Wissenschaft dran. Man muss ja nicht selbst promovieren, um irgendwie wissenschaftlich interessiert zu sein.

Aber da würde ich sagen, haben wir einen kleinen Bias auf jeden Fall in unserem Probanden. Wir werden aber das zum Beispiel in dem anderen Projekt, dem Fubik, mal austesten und genau gucken, wie wir die NutzerInnen einbinden können. Und das werden eben, das wird bunter gemischt sein auf jeden Fall.”

“Ich glaube trotzdem persönlich auch so aus dem Privaten, dass der Schlüssel irgendwo ist, dass die Leute wissen, was passiert und auch eine Erklärung immer irgendwo kriegen. Also dieses Feedback Aspekt, der ist glaube ich schon wichtiger, als man denkt. Und es kann ja auch manchmal sein Feedback, keine Ahnung.

Ich denke da jetzt an die Außenverschattung. Manchmal führt die einfach hoch und ich wusste ewig nicht, dass das einfach wegen Wind ist. Und ich glaube, wenn man einfach dann eine Erklärung dafür kriegt, warum eine gewisse Eingriff in die Gebäudetechnik grad passiert, dann sind NutzerInnen auch schon deutlich zufrieden auf jeden Fall und können es besser einordnen, womit wir so ein bisschen bei Interpretierbarkeit, Verständlichkeit von Ki-Entscheidungen letztendlich sind.

Und genau da müssen wir eigentlich hin.

Das sichtbar machen, ne?

Sichtbar machen, genau. Und für den Menschen einfach einordbar.

Mal noch eine Frage zur Ki selber. Wir haben jetzt viel darüber gesprochen, wie bringe ich das eigentlich in Gebäude und was kann das tun für uns und wie binde ich die Nutzer ein? Würdest du sagen, es gibt schon fertige Modelle am Markt, die ich jetzt einfach nutzen kann?”

“Oder sagst du, ist es noch wirklich auf einem Forschungslevel, man muss diese Ki's explizit trainieren? Weil das ist die Frage, die ich am häufigsten gestellt kriege. Welche Ki soll ich denn jetzt benutzen?

Und damit meinen die Leute natürlich irgendwelche Ki-Modelle.

Ja, man kann das Problem natürlich von irgendwie zwei Seiten angehen. Man kann entweder sagen, ich kaufe mir Expertise ein in Form von einer Dienstleistung und dann so einen klassischen Energiemanager, sage ich jetzt mal, oder ein Unternehmen, was Energiemanagement Dienstleistung anbietet. Und die haben das dann inhouse.

Da kennen wir eben auch ein paar Mark. Dann kann oder es gibt auf jeden Fall genug Modelle da draußen, die Open Source nennt man das ja, die ganze Quelloffenheit der ganzen Projekte wird immer höher. Man merkt, dass Open Source einfach ein Thema ist und dass das auch sehr gelebt wird in der Community.

“Und man findet auf jeden Fall genug Modelle, die man theoretisch nutzen könnte, die Automatisierungsalgorithmen schon in sich drin haben, sodass man da auch eben selbst nicht der KI Experte, sag ich jetzt mal, oder die KI Expertin sein muss. Dennoch muss man natürlich immer, wenn man mit solchen Systemen arbeitet, eine gewisse Expertise mitbringen. Und da würde ich sagen, dieses Plug and Play, wie man ja es immer so gern hätte, das kenne ich so zumindest noch nicht.

Also es ist immer noch irgendwo eine natürliche Intelligenz notwendig, die das Ganze weiß, wie es einzusetzen ist. Aber die gibt es ja. Und deswegen würde ich sagen, ja, es ist auf jeden Fall möglich, es gibt die Tools und es gibt die Methoden.

Und es ist nicht ein reines Forschungsding, was super abstrakt ist, sondern es ist einsetzbar.

Das ist wahrscheinlich einfach von der Komplexität abhängig, die man erreichen will. Also bei allen Tools, auch in den privat angewendeten Smart Home Geschichten, da kommt ja viel von der Fabrik aus schon vorgefertigt.

Ja.”

“Und da steckt häufig gar keine KI dahinter, sondern es ist wirklich richtig platte, hard gecodete Programmierung. Aber sobald ich da anfange und will irgendwas auf eine bestimmte Weise haben, dann muss ich ja auch im Privaten schon anfangen, dann fangen die dann meistens mit so einem Raspberry Pi an, sich das selber zusammenzubauen und so was. Das ist natürlich in der großen Skalierung von so großen Gebäuden genauso.

Und ich glaube, das ist der Punkt. Aber ich finde es wichtig zu verstehen, man braucht ein gewisses Skillset oder man muss sich jemand holen. Ich meine, wir als Formitas sind in dem Feld ja auch unterwegs und tun genau das.

Wir helfen Leuten, die eben keine Expertise darin haben, an dieses Ziel zu kommen. Und da haben wir jetzt verstanden, es gibt da schon was, aber wenn man es präziser haben will oder individueller, dann muss man selber ran.”

“Ganz genau, und man kann natürlich den Prozess optimal beschleunigen, indem man halt entsprechendes Wissen bereitstellt. Ich denke da zum Beispiel an, ja so Stichwort semantische Daten, wenn ich weiß, wie mein Gebäude aufgebaut ist oder wenn ich ein schönes BIM-Modell von meinem Gebäude habe, wo dann die entsprechenden Sachen verknüpft sind, dann kann ich das natürlich auch viel, viel besser und einfacher einsetzen. Das heißt, ich selbst als Gebäudebetreiber oder Eigentümer habe natürlich super viel Kontrolle darüber, wie gut diese Algorithmen oder wie gut diese Tools eingesetzt werden können, indem ich einfach Kontext zu meinen Daten gebe oder Kontext zu meinen Modellen gebe, weil erst dann können sie ihr Potenzial eben voll entfalten.

Ja, okay. Also das ist ein wichtiger Punkt. Wenn ich neu baue jetzt, und das gilt eigentlich auch für Bestandsbauten, weil auch da geht es darum, so eine Modellierung zu haben, um wirklich digital mit den Gebäuden arbeiten zu können, brauch ich das als Grundlage.”

“Und ich glaube, kannst du dir vorstellen, dass wir als Formitas das genauso sehen, wie du es gesagt hast, weil das genau unsere Rede ist seit Jahren. Wir bauen die Modelle nicht zum Angucken und nicht, weil es hübsch ist, sondern weil das die Basis ist für alles, was danach kommen kann. Okay, Laura, wir kommen für heute zum Ende.

Der eine oder andere, der jetzt zugehört hat, will bestimmt, dass wir da noch tiefer einsteigen. Aber dieser Podcast soll immer ein Denkanstoß sein. Also danke dir, Laura, dass du dabei warst.

Vielen Dank euch fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal. Ciao, ciao.

Tschüss.

BIM & Bier ist eine Produktion der Formitas AG. Unsere Musiktracks, New Front bei McCale Beats, and Drop of Water in the Ocean bei Broke for Free. Habt ihr Fragen, Feedback oder einen Themenvorschlag?

Dann schreibt uns eine Mail an bimundbier at formitas.de”

Von BIM & Bier: BIM & KI - Gebäude nachhaltig steuern, 14. Nov. 2024
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