Intelligente Datenaufbereitung im Immobiliensektor spielt für Nachhaltigkeit in der Stadt- und Infrastrukturplanung eine immer wichtigere Rolle. Gezielte Entscheidungen, wie Gebäude bewertet und ggf. energetisch saniert werden können, beruhen dabei idealerweise auf einer präzisen, feingranularen Analyse ganzer Stadtviertel. Hierzu müssen jedoch Lösungen entwickelt werden, um strukturierte Informationen aus Datenbanken mit der Interpretation von Gebäudeansichten unter Verwendung von KI-Modellen (Computer Vision) effizient zu verarbeiten. Diese in kleineren und mittleren Unternehmen maßgeschneidert zu entwickeln ist jedoch oft aufgrund des hohen Bedarfs an Rechenleistung und Fachpersonal nicht praktikabel. Besonders herausfordernd ist die Bildanalyse, wenn spezialisiertes Domänenwissen erforderlich ist, um etwa in Luftaufnahmen zwischen Solarthermie- und Photovoltaikanlagen zu unterscheiden.
Im Vorhaben INTO-ACTION soll die Bewertung (Annotation) von Gebäudeansichten vereinfacht werden, indem durch Methoden des „Active Learning“ kontinuierlich menschliches Fachwissen in den Trainingsprozess des KI-Modells integriert wird („Human-in-the-loop“-Ansatz). Uneindeutige Fälle werden so geklärt, ohne den Datensatz erweitern zu müssen. Fehlende Datenpunkte sollen gezielt durch die Nutzung generativer KI zur Bilderzeugung ergänzt werden. Das Hauptziel ist, den gesamten Prozess durch eine leicht zu verwendende KI-Pipeline zu automatisieren und industriell nutzbar zu machen. Dabei bauen die Arbeiten auf bereits entwickelten Extraktionsalgorithmen für strukturierte Daten der credium GmbH auf und erweitern diese um unstrukturierte Daten der Gebäudeansichten.
Der vorgeschlagene Ansatz stellt eine der ersten industrialisierten Lösungen im Bereich der Bilderkennung dar, die von Konzepten des Active Learning Gebrauch macht. Obwohl das Konzept für Stadtwicklung gedacht ist, bietet es Ansätze für eine Verallgemeinerung auf andere Domänen wie z.B. den Maschinenbau oder die Autoindustrie.
credium GmbH
Katharinengasse 13
86150 Augsburg
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