For å nå klimamålene i Parisavtalen må vi kutte energibruken i byggene våre betydelig. Men det er vanskelig for forvaltere av store næringsbygg å vite nøyaktig hvilke tiltak som er mest effektive når et bygg skal rehabiliteres. Problemet er ofte ikke mangel på data, men at informasjonen er låst i ulike systemer som ikke «snakker sammen». Dette fører til usikkerhet og beslutningsvegring, som igjen gjør at viktige klimatiltak blir utsatt.
Dette innovasjonsprosjektet utvikler en digital plattform som fungerer som en smart hjerne for bygningsmassen. Ved å bruke kunstig intelligens og avanserte datamodeller kobler vi sammen informasjon fra tekniske 3D-modeller, sanntidssensorer og sertifiseringer. Det unike ved plattformen er evnen til å lage en gjenbrukbar struktur automatisk fra ustrukturerte kilder som gamle manualer og rapporter. Med hjelp av kunstig intelligens gjør vi dette om til kunnskap maskiner kan forstå.
Sammen med teknologiselskapet Autility og eiendomsforvalteren Trondheim Areal skal forskere fra SINTEF skape et system som automatisk foreslår de beste tiltakene for hvert enkelt bygg. Systemet vil ikke bare foreslå tekniske løsninger som smartere ventilasjon eller etterisolering, men også beregne hva det vil koste, hvor mye energi man sparer og forklare hvordan det påvirker byggets miljøsertifisering og klimarapportering. Ved å automatisere tunge analyseprosesser reduserer vi risiko betraktelig og gjør bærekraft til en integrert del av den daglige driften i eiendomsbransjen.
Resultatet er en mer effektiv ressursbruk som gjør det både enklere og mer lønnsomt å velge grønt. Gjennom testing i pilotbygg i Trondheim skal vi sikre at løsningene er praktiske og klare for et internasjonalt marked. Slik kan norske innovasjoner kan bidra til globale utslippskutt og en mer bærekraftig byggenæring.
