Architektur

Das Projekt aus dem Winter 2022/2023 verfolgt einen partizipativen Ansatz, um die Bürgerinnen und Bürger über das Hochwassermanagement zu informieren. Anlass sind die zunehmenden Hochwasserereignisse der letzten Jahre, die durch den Klimawandel verstärkt werden.

Die Stadt Amberg nutzt, wie viele andere Städte auch, technologische Lösungen und Datenanalysen, um die Effizienz in der Stadtplanung und Verwaltung zu steigern und die Lebensqualität zu verbessern. Gleichzeitig besteht die Herausforderung, dass zum Beispiel ältere Bürgerinnen und Bürger durch die zunehmende Digitalisierung benachteiligt werden, da sie die neuen Technologien oft nicht nutzen können. Dies kann zum Ausschluss von Informationen und Dienstleistungen führen, die für die Teilhabe an städtischen Prozessen notwendig sind.

Um das Wissen über das Hochwassermanagement in Amberg zu erweitern, wurde ein interaktiver Tisch entwickelt. Die Plattform ermöglicht es den Nutzenden, verschiedene Hochwasserschutzstrategien an der Vils und im Stadtgebiet interaktiv zu simulieren. Dabei werden die Auswirkungen bestehender und zukünftiger Maßnahmen visualisiert. Darüber hinaus können Statistiken eingesehen und Kommentare hinterlassen werden, um den Austausch zwischen den Akteuren zu fördern und gleichzeitig direktes Feedback von den Beteiligten zu erhalten.

Dieser Ansatz unterstützt eine bessere Integration des Wissens der Bürgerinnen und Bürger in die Planung, schafft eine gleichberechtigte und unterhaltsame Diskussionsgrundlage und ermöglicht es allen Beteiligten, fundierte Entscheidungen zum Hochwasserschutz zu treffen.

Die Reduzierung des Energieverbrauchs im Bausektor, insbesondere während der Gebäudenutzung, ist angesichts des Klimawandels essenziell. In Europa entfallen 27,9 Prozent des Endenergieverbrauchs auf Gebäude, wobei Heizung und Warmwasser den Großteil ausmachen. Trotz wachsender Forschung steigt der Energieverbrauch im Bausektor weiterhin.

Diese Masterarbeit untersucht, wie die Lücke zwischen Forschung und Praxis in der nachhaltigen Gebäudeplanung geschlossen werden kann. Dafür wurde das nutzungszentrierte Analysetool Energenie als Grasshopper-Plugin entwickelt. Es visualisiert die Auswirkungen von Designentscheidungen auf die thermische Gebäudeperformanz und unterstützt datengestützte Entscheidungen.

Basierend auf 100.000 thermischen Gebäudesimulationen mit TRNSYS wurden maschinelle Lernmodelle trainiert, die in Energenie integriert sind. Eine zentrale Herausforderung war, die komplexen Eingabedaten – darunter Gebäudegeometrie, Materialeigenschaften und Wetterdaten – durch abstrahierte Features so zu reduzieren, dass die universelle und projektunabhängige Anwendung sichergestellt wird. Diese neuartige Methode ermöglicht statt zeitaufwändiger Simulationen sofortige Voraussagen, was umfassendere Analysen von Designvarianten ermöglicht.

Durch die Kombination aus maschinellem Lernen und einer nutzungsfreundlichen Oberfläche schafft Energenie eine Grundlage für nachhaltigere Entscheidungen und könnte ein Schlüsselwerkzeug zur Reduzierung des Energieverbrauchs im Bausektor werden.

In der frühen Entwurfsphase stehen Architekturschaffende vor komplexen Herausforderungen, da sie oft ungenaue und vielschichtige Probleme lösen müssen. Viele bestehende, auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Werkzeuge fördern keine umfassende kreative Erkundung und können Designfixierung verursachen. Der entwickelte Ansatz zielt darauf ab, diese Einschränkungen durch die Implementierung eines innovativen Tools zu überwinden. Das Tool nutzt maschinelles Lernen, um gesammelte Pläne, die als Referenzen für das Projekt dienen, in abstrakte Schemata zu übersetzen und sie basierend auf Gebäudetypologien zu clustern. Es hilft Architekturschaffenden, funktionale Beziehungen in verschiedenen Gebäuden zu analysieren und eine Vielzahl an Entwurfsoptionen zu entwickeln, wobei sie einen Überblick über unterschiedliche Gestaltungsmöglichkeiten erhalten. Wichtige Elemente wie vertikale und horizontale Verbindungen sowie Haupt- und Nebenfunktionen werden hervorgehoben. Dies erleichtert die systematische Erkundung von Designräumen, fördert kreative Prozesse und minimiert das Risiko einer Designfixierung.

Das Tool basiert auf umfangreichen Forschungsarbeiten, einschließlich Literaturstudien, Workshops und der Entwicklung von Prototypen. Die Ergebnisse zeigen, dass abstrahierte Schemata den Entwurfsprozess effizienter machen, da sie die Erkundung verschiedener Entwurfsoptionen fördern und schnelle Iterationen ermöglichen, die für den erfolgreichen Entwurfsprozess in der frühen Entwurfsphase entscheidend sind. Das Tool soll einen Co-Kreationsprozess zwischen menschlichen Architekturschaffenden und intelligenten Werkzeugen fördern.

Die Abbildung unten zeigt eine konzeptionelle Darstellung des Designraums. Das Bild hebt hervor, dass der Architekt die volle Kontrolle über die Gestaltung des Designraums hat und dabei von intelligenten Werkzeugen unterstützt wird. Der entwickelte Ansatz soll Architekturschaffenden dabei helfen, sich im Designraum zurechtzufinden, ohne in eine Designfixierung zu verfallen.