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Schlagwort: künstliche Intelligenz

  • EPFL erforscht neue Risserkennung bei Beton

    EPFL erforscht neue Risserkennung bei Beton

    Risse in Stahlbetonbauwerken sind normal und werden mit herkömmlichen Methoden regelmässig überprüft. Forschende der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) arbeiten laut einer Medienmitteilung derzeit jedoch an Methoden, wie diese Überprüfungen digitalisiert und mit einem Algorithmus verifiziert werden können. Hugo Nick, Masterstudent am Labor für Konstruktionsbeton (IBETON), hat dafür zwei Methoden entwickelt. In einem ersten Schritt werden in einem Labor Betonbauten nachgebaut und unter Belastung digital fotografiert, bis ein entstandener Riss zum Bruch des Bauwerks führt. Der Datensatz wird gespeichert und mittels Künstlicher Intelligenz zu einem Algorithmus verarbeitet.

    Im zweiten Schritt werden Digitalaufnahmen realer Bauten angefertigt. Diese Aufnahmen von in der Natur und unter Belastung entstandenen Rissen sollen mit dem Algorithmus abgeglichen werden. Daraus versprechen sich die Forschenden, Rückschlüsse auf das Rissverhalten ziehen und mögliche Gefahrensituationen prognostizieren zu können.

    «Ein Erkennungsalgorithmus analysiert dann das Bild mit Hilfe künstlicher Intelligenz», wird Hugo Nick in der Mitteilung zitiert, «Der Algorithmus ist eigentlich ein neuronales Netzwerk, das auf Tausenden von Bildern trainiert wurde und die Risserkennung vorhersagen kann. Die Inspektoren beginnen, diese Methode in der Praxis zu testen, und sie hat mehrere Vorteile. Durch den Einsatz automatischer Risserkennungssysteme können wir die Zahl der Fehler und Ungenauigkeiten verringern und die Inspektionen schneller und präziser gestalten.»

  • Scandens ist mit Software für Sanierungen erfolgreich

    Scandens ist mit Software für Sanierungen erfolgreich

    Scandens, eine Ausgründung der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH), hat im Juni 2023 eine Softwarelösung lanciert, die Sanierungsplanungen optimiert. Die ersten sieben Monate verliefen laut einer Medienmitteilung erfolgreich. Demnach wurden 274 Liegenschaften damit analysiert und optimiert. Für Wohnbaugenossenschaften, Planungsbüros, Immobiliengesellschaften, Architekten und Versicherungen werden über einen Zeitraum von 25 Jahren eine Kostenersparnis in Höhe von 42 Millionen Franken und eine Einsparung von 116’500 Tonnen Kohlenstoffdioxid erwartet.

    Die webbasierte Software kombiniert Künstliche Intelligenz mit Gebäudemodellierungen und Lebenszykluskostenrechnungen. Mit deren Hilfe könnten Datenerfassung, Machbarkeitsprüfung, Bauteilplanung und Komponentenauslegung sowie Wirtschaftlichkeitsrechnung und CO2-Bilanzierung, inklusive von grauen Emissionen, automatisiert werden, heisst es.

    Die Software finde viel Zustimmung bei der Energieberatung sowie bei Gebäudeeigentümerinnen und Gebäudeeigentümern. Sie nutzen das Werkzeug zur ganzheitlichen, schnellen Planung von Sanierungsvorhaben. Diese könnten effizienter und kostengünstiger umgesetzt werden, was zu einer Erhöhung der Sanierungsquote beiträgt, wie der in der Meldung zitierte Diego Sigrist, Mitgründer von Scandens, sagt.

    Das ETH Spin-off wird unterstützt vom Migros-Pionierfonds und wurde mit dem Ziel  gegründet, energetische Gebäudesanierungen einfacher und kostengünstiger zu gestalten und damit den Wandel zu mehr Nachhaltigkeit im Bausektor zu fördern.

  • Anpassungsstrategien für Immobilienprofis in einer veränderten Welt

    Anpassungsstrategien für Immobilienprofis in einer veränderten Welt

    Die Auswirkungen der globalen Pandemie sind nach Jahren immer noch spürbar und haben uns in eine neue Realität geführt. Dies erfordert von Immobilieninvestoren eine Neubewertung ihrer Strategien, um sich ausgewogen zu positionieren und gleichzeitig diszipliniert und flexibel auf die sich wandelnden Marktbedingungen zu reagieren.

    Die Pandemie führte zu beispiellosen, global synchronisierten Wirtschaftsstillständen, gefolgt von einem raschen Wiederanlaufen. Dies resultierte in einer Rückkehr der Inflation, Arbeitsmarktengpässen und steigenden Zinssätzen. Gleichzeitig führen geopolitische Umwälzungen, darunter Konflikte in Ölregionen und die Entstehung einer nationalen Industrie- und Umweltpolitik, zu einer Neustrukturierung der globalen Landschaft.

    Vor diesem Hintergrund sollten Immobilieninvestoren für das Jahr 2024 ein verhaltenes Wachstum in den USA, ein moderates Wachstum in Europa und in China eine Anpassung an eine neue wirtschaftliche Normalität erwarten. Diese Entwicklungen sprechen für eine Fokussierung auf Qualitätsaktien, auch im Technologiesektor, und für eine vorsichtige Haltung gegenüber Staatsanleihen, da die Zentralbanken voraussichtlich mit Zinssenkungen beginnen werden.

    Politische Entwicklungen werden ebenfalls eine wichtige Rolle spielen und könnten sowohl Chancen als auch Risiken für die globalen Märkte bergen. Investoren sollten daher bereit sein, ihre Marktstrategien entsprechend anzupassen und Kapitalschutzstrategien in Betracht zu ziehen.

    Das nächste Jahrzehnt wird geprägt sein von der fortschreitenden Entwicklung der Künstlichen Intelligenz, einer veränderten Wirtschaft Chinas, der Energiewende und anhaltend hohen Verschuldungen. Diese Faktoren werden weitreichende Auswirkungen haben und bieten Investoren neue Chancen, insbesondere in Sektoren, die von technologischen Innovationen profitieren.

    In dieser neuen Welt ist es für Anleger wichtiger denn je, einen klaren Plan zu haben, ausgewogen zu investieren und flexibel zu bleiben. Die Lehren aus der Vergangenheit unterstreichen den Wert der Diversifikation und die Bedeutung von Geduld und Anpassungsfähigkeit in einem sich ständig verändernden Umfeld.

  • Reputationsstudie Bau und Immobilien analysiert 42 Firmen

    Reputationsstudie Bau und Immobilien analysiert 42 Firmen

    In der neuen Benchmarkstudie 2023 zur Reputation von Bau- und Immobilienunternehmen in der Schweiz steht bei den Baufirmen Implenia aus Opfikon ZH auf Platz eins, gefolgt von der Schlieremer Halter AG. Auf den weiteren Plätzen folgen Steiner aus Zürich, Allreal mit Sitz in Baar ZG und Frutiger in Thun BE, die insgesamt gute Ergebnisse erzielen.

    Mobimo aus Küsnacht ZH führt laut die Rangliste der Immobilienkategorie an. Zwar hat die zweitplatzierte Swiss Prime Site mit Sitz in Zug eine deutlich grössere Sichtbarkeit als Mobimo und erreicht ähnlich gute Werte. Da Aussagen zum Thema Arbeitgeber fehlen, reichte es jedoch nicht für den Spitzenplatz, heisst es in der Mitteilung. Auf den weiteren Rängen folgen Avobis und UBS Asset Management (beide Zürich) sowie die Fundamenta Group in Zug.

    Die Ranglisten zur Reputation wurden von der Beratungsfirma swissreputation.group gemeinsam mit dem Institut für Management- und Wirtschaftsforschung (IMWF) erstellt. Dazu wurden laut der Mitteilung 42 Bauunternehmen, Generalunternehmungen, Immobiliendienstleister und Immobilieneigentümer untersucht. Insgesamt wurden rund 17‘500 Aussagen in Schweizer Medien und sozialen Medien vom 1. Juni 2022 bis zum 31. Mai 2023 identifiziert und mittels Künstlicher Intelligenz analysiert.

    Die Faktoren Produkt & Service, Innovation, Wirtschaftlichkeit, Nachhaltigkeit, Management und Arbeitgeber formen den guten Ruf von Unternehmen, heisst es zu der Studie. Für die Meinungsbildung spielten dabei medienvermittelte Information und Kommunikation eine wesentliche Rolle.

  • Künstliche Intelligenz hält Einzug in der Hauswartung

    Künstliche Intelligenz hält Einzug in der Hauswartung

    Das Facility-Management ist eine Branche, die lange Zeit wenig digitalisiert war. Noch immer werden Hauswarts-Dienstleistungen manuell geplant und das Ergebnis nirgends festgehalten. Es fehlt bereits eine Erfassung der erbrachten Dienstleistungen. ImmoTrack-Gründer Ofer Becker erläutert: „Heute werden Hauswarts-Dienstleistungen immer noch mit Papier und Stift geplant. Niemand hat eine Übersicht über die Wartungsarbeiten, sehr zum Leidwesen der Mieter.“ Das Resultat sind unzufriedene Kunden und teure Wartungskosten.

    Um diese Probleme zu lösen, hat ImmoTrack eine neue Software entwickelt, welche mittels künstlicher Intelligenz den gesamten Prozess digitalisiert. Künftig wird mittels ImmoTrack der gesamte Prozess optimiert und automatisiert, wodurch wesentliche Effizienzverbesserungen erzielt werden können. Im neuen Produkt stecken über 3.5 Jahre Entwicklungsarbeit und eine Gesamtinvestition von CHF 2.5 Mio. Damit kommt ImmoTrack eine Pionierrolle in diesem Bereich zu. Anfangs begegneten Hauswartungen künstlicher Intelligenz gemäss Becker noch mit Skepsis, aktuell profitiert ImmoTrack jedoch stark vom ChatGPT-Moment und Hauswartungen zeigen sich offenfür neue Lösungen, welche repetitive Arbeiten automatisieren und die Ergebnisse optimieren.

    Sorgen machen, dass künftig die Arbeit aufgrund künstlicher Intelligenz ausgehen könnte, müssen sich Hauswarte gemäss Beckerallerdings nicht: «Wir haben festgestellt, dass in der Facility-Management-Branche rund 40% der geplanten Arbeiten nicht ausgeführt werden. Indem Hauswarte vollständig digital unterwegs sind, bleibt mehr Zeit für anstehende Arbeiten übrig, wovon namentlich Mieter, Immobilienbewirtschafter und Hausbesitzerprofitieren». Dies steht im Einklang mit der kürzlich veröffentlichten Studie von Amosa, der kantonalen Arbeitsmarktbehörde, wonach Lowtech-Industrien, wie Hauswartungen, weniger stark von der Digitalisierung negativ beeinträchtigt werden. Es ist nicht damit zu rechnen, dass Hauswarte künftig durch künstliche Intelligenzoder Roboterersetzt werden.

    Momentan führt ImmoTrack eine Fundraising-Kampagne durch, um das Produkt weiterzuentwickeln. So sollen beispielsweise künftig Wetterdaten direkt mit dem System vernetzt werden,um die Wartungsarbeiten zu optimieren. Investoren können bis zum 30. Juni in ImmoTrack investieren. Für mehrInformationen melden Sie sich beim CEO Ofer Becker becker@immotrack.com.

    Über ImmoTrack
    ImmoTrack ist ein Proptech Start-up aus dem Kanton Zug, welches im Jahr 2019 gegründet wurde. Mit seiner von KI-gesteuerten Software digitalisiert, optimiert und automatisiert ImmoTrack die Arbeitsabläufe der Facility-Management-Industrie.

  • Künstliche Intelligenz zur Erreichung der Gasreduktion um 15%

    Künstliche Intelligenz zur Erreichung der Gasreduktion um 15%

    Die meisten Energie-Sparmaßnahmen verursachen einen erheblichen Kapitalaufwand – die KI von Arloid kann dagegen kostenlos implementiert werden, bis notwendige Einsparungen erzielt werden. Dies macht die KI-Lösung zu einer der günstigsten und einfachsten Möglichkeiten für EU-Staaten, den Energieverbrauch ohne Vorabkosten erheblich zu senken. Sobald Einsparungen festgestellt werden – dies ist üblicherweise nach 30 Tagen der Fall – kann eine prozentuale Gebühr berechnet werden.

    Eine Reduzierung des Energieverbrauchs lässt sich durch eine Reihe einfacher Schritte erreichen: Zunächst wird ein virtuelles Gebäude erstellt, das zu dem identisch ist, in dem Einsparungen erzielt werden sollen. Der digitale Gebäude-Zwilling verfügt dabei über gleiche Baumaterialien, Lage, Klima und Personal-Eigenschaften. Die KI erstellt daraufhin eine Reihe von Simulationen auf Grundlage der Live-Daten des realen Gebäudes. Der komplette Vorgang benötigt rund einen Monat.

    Die KI reguliert daraufhin selbstständig und kontinuierlich die Heiz-, Lüftungs- sowie Kühleinstellungen und führt so zu direkten, realen Einsparungen. Bisher wurden dafür notwendige Einstellungen von Gebäudetechnikern oder Hausverwaltern vorgenommen, was im Vergleich deutlich mehr Zeitaufwand erfordert. Die Automatisierung durch KI spart damit nicht nur Energie und Geld ein, sondern verbessert zugleich auch die Steuerung und den Bedienkomfort.

    Die KI von Arloid nutzt Deep Reinforcement Learning, um den Betrieb von HLK-Systemen in einer Vielzahl von Gebäuden über ein sicheres Virtual Private Network (VPN) automatisch zu verwalten. Die von der KI ausgeführten Regulierungen basieren dabei auf der Grundlage von Verstärkungsverhalten und Echtzeitdaten, um eine schnellere Optimierung und bessere HLK-Leistung zu erreichen. Durch die Steuerung jedes HLK-Geräts im System und die Aufteilung des Gebäudes in Heiz- und Kühlmikrozonen stellt arloid.ai mehr Kontrolle über die Umgebung und besseren Benutzerkomfort bereit.

    Die Technologie gewinnt nicht nur in Europa, sondern weltweit an Bedeutung, mithilfe der sich direkte Einsparungen auf schätzungsweise über 56 Mio. qm2 Fläche erzielt lassen. Dazu zählen Immobilien und Geschäftsgebäude wie u.a. Einzelhandel, Hotels, medizinische Zentren bis hin zu Lagerhäusern. Durch die Reduzierung des Gebäude-Energieverbrauchs kann so unmittelbar den Auswirkungen von Energieversorgungsproblemen, höheren Preisen und Inflation entgegengewirkt werden.

    KI sollte deshalb EU-weit weit oben auf der politischen Agenda stehen, um die Mitgliedsstaaten dabei zu unterstützen, ihre freiwilligen Gasreduktionsziele von 15 % zu erreichen. Es ist nicht so schwer zu erreichen, wie es zunächst erscheint, weil neue Technologien mit sehr wenig Aufwand eine wichtige Rolle dabei übernehmen können. In jeden Fall ist es ein offensichtlicher und erreichbarer erster Schritt in Richtung EU-Ziele und bietet jenen Ländern eine bessere Option an, die gedimmtes Licht und kürzeres Duschen empfehlen.

    Weitere Information unter: arloid.com

  • Siemens lanciert KI-basierte Suite für klimaneutrale Gebäude

    Siemens lanciert KI-basierte Suite für klimaneutrale Gebäude

    Siemens Smart Infrastructure bringt eine offene, interoperable und vollständig cloud-basierte Smart-Building-Suite auf den Markt, informiert die in Zug ansässige Siemens-Tochter in einer Mitteilung. Die verschiedenen Interessengruppen wie Gebäudenutzer, Immobilieninvestoren, Immobilienunternehmen und Facility-Manager können ihre Gebäudedaten aus unterschiedlichen Quellen auf Building X digital vereinen, heisst es dort weiter. Die Smart-Building-Suite kann die Software anderer Anbieter integrieren, verfügt über eine Reihe auf Künstlicher Intelligenz basierender Applikation und integrierte Cybersicherheit.

    „Wir können jetzt alle Daten, die von Systemen in intelligenten Gebäuden erzeugt werden, in einem einzigen Datenpool zusammenführen“, wird Matthias Rebellius in der Mitteilung zitiert. Damit liessen sich „intelligente Gebäude schneller realisieren“ womit die „Vision von autonomen, klimaneutralen Gebäuden“ näher rücke, so das Vorstandsmitglied der Siemens AG und CEO von Smart Infrastructure. „Building X schafft messbare datenbasierte Resultate in Bezug auf Effizienz, Leistung und Nutzererfahrung.“

    Derzeit stehen auf Building X ein Energiy Manager, ein Operations Manager, ein Security Manager und ein 360° Viewer bereit. Die Suite kann in Form von Software als Dienstleistung im Abonnement bezogen werden. Darüber hinaus bietet Siemens mit den Xcelerator Building Services ein auf Building X basierendes Programm an, bei dem Siemens die Verantwortung für das Erreichen von Kundenzielen übernimmt. Als Beispiele werden in der Mitteilung unter anderem die Senkung der Energiekosten und die Optimierung der Anlagen genannt.

  • Popety.io expandiert in die Deutschschweiz

    Popety.io expandiert in die Deutschschweiz

    Popety.io ist auf digitale Lösungen für die Akquisition von Immobilien spezialisiert. Konkret hat das PropTech mit Sitz in Plan-les-Ouates ein digitales Werkzeug für die Sammlung und Verarbeitung von Immobiliendaten entwickelt. Nach erfolgreicher Etablierung in der Westschweiz will Popety.io nun auch den Deutschschweizer Markt erschliessen. Dazu hat Popety.io bereits ein erstes Büro in Zürich eingerichtet.

    Die Gruppe Vaudoise Versicherungen unterstützt Popety.io bei seinen Expansionsplänen. „Popety.io revolutioniert mithilfe von künstlicher Intelligenz den Schweizer Immobilienmarkt“, wird Stefan Schürmann, Leiter Corporate Development und M&A bei der Vaudoise, in einer entsprechenden Mitteilung des Versicherungsunternehmens zitiert. „Wir beobachten Innovationen im Immobiliensektor genau und sind überzeugt vom Entwicklungspotenzial des Jungunternehmens im Deutschschweizer Markt.“

    Bereits vor zwei Jahren habe Popety.io den ersten Preis beim Real Estate & New Technology Award gewonnen, heisst es weiter in der Mitteilung. „Mit den Vaudoise Versicherungen können wir uns weiterentwickeln und an Glaubwürdigkeit gewinnen“, wird Popety.io-Gründer Thibault Clément dort zitiert. Das PropTech nimmt zudem am The Big Handshake teil. Der Kongress für Immobilienfachleute findet am 21. Juni in Schlieren ZH statt.

  • Künstliche Intelligenz analysiert CO2-Ausstoss des Verkehrs

    Künstliche Intelligenz analysiert CO2-Ausstoss des Verkehrs

    Eine an der Eidgenössischen Materialprüfungs- und Forschungsanstalt (Empa) entwickelte Analysemethode kann Aussagen darüber treffen, wie sich der Verbrauch der Fahrzeugflotte eines Landes von Jahr zu Jahr verändert. Diese neue Methode basiert auf Mathematik und Deep Learning-Techniken. Laut einer Mitteilung ist sie in der Lage aufzuzeigen, wo die Politik sowie Autokäuferinnen und -käufer ansetzen könnten, um die CO2-Emissionen zu reduzieren.

    Das zu analysieren, sei in den vergangenen Jahren zunehmend schwierig geworden. Denn Fahrzeuge liessen sich aufgrund technischer Neuerungen nicht mehr in klassische Segmente wie Klein-, Mittel- und Oberklasse einteilen. Zudem würden Neufahrzeuge immer grösser und schwerer. Dazu nähmen die Hubräume ab, bei gleichzeitig immer besseren Wirkungsgraden der Motoren.

    Deshalb bezeichnet die Empa-Abteilung Fahrzeugantriebssysteme ihre Analysetechnik als „wichtigen Durchbruch“: Sie ermögliche es, „die CO2-Emissionen separat zu bewerten und durch die Analyse grosser Datenbanken eine genaue automatische Fahrzeugklassifizierung vorzunehmen“, erläutert Forscherin Naghmeh Niroomand. „Dies erleichtert die Analyse von Flottenveränderungen in einem Land oder einem grossen Unternehmen.“ Dank dieser neuen Methode würden „subjektive und expertenbasierte Faktoren“ beseitigt und die Datenbanken aus der ganzen Welt vergleichbar.

    Für die Schweiz konnte das Team die durchschnittlichen CO2-Emissionen neu zugelassener Personenwagen berechnen. Wären weniger schwere Fahrzeuge wie SUVs auf Schweizer Strassen unterwegs, würde dies die Dekarbonisierung am wirksamsten voranbringen, so Niroomand. Hilfreich wäre es auch, Fahrzeuge mit geringerer Leistung in derselben Fahrzeugklasse zu kaufen.

  • ETH-Roboter bauen hängende Gärten für Zug

    ETH-Roboter bauen hängende Gärten für Zug

    Der Tech Cluster Zug erhält nach antikem Vorbild hängende Gärten. Die dafür vorgesehene bepflanzte architektonische Skulptur trägt den Namen Semiramis. Sie ist 22,5 Meter hoch und besteht aus fünf unterschiedlich grossen und geometrisch komplexen Holzschalen, die je übereinander platziert werden. Ein in einer Medienmitteilung der ETH präsentiertes Video zeigt, wie diese von acht schlanken Stahlstützen getragen werden.

    Forschende aus der Gruppe der ETH-Architekturprofessoren Fabio Gramazio und Matthias Kohler entwerfen und erstellen Semiramis zusammen mit Müller Illien Landschaftsarchitekten, den Holzbauingenieuren von Timbatec und weiteren Partnern aus Industrie und Forschung. Die Design-Optionen stammen von einem Algorithmus des Maschinellen Lernens, der in Zusammenarbeit mit dem Swiss Data Science Center entwickelt wurde.

    „Das Computermodell ermöglicht es uns, den konventionellen Gestaltungsprozess umzukehren und den gesamten Gestaltungsspielraum für ein Projekt zu explorieren“, wird Matthias Kohler, Professor für Architektur und Fabrikation an der ETH Zürich, zitiert. Im Immersive Design Lab, einem ETH-Labor für erweiterte Realität, konnten die Forschenden die Entwürfe dreidimensional erkunden. Eine gemeinsam mit dem Computational Robotics Lab der ETH entwickelte Software erlaubte Modifikationen der Entwürfe. Dieses Leuchtturmprojekt der Architekturforschung treibe „heute massgebende Forschungsthemen wie interaktives Architekturdesign und digitale Fabrikation“ voran, so Kohler.

    Gebaut wird die Semiramis-Skulptur derzeit von vier kooperierenden Roboterarmen im robotischen Fertigungslabor der ETH Zürich. Ein Algorithmus verhindert Kollisionen, wenn sie je gleichzeitig eine der Holzplatten anheben und im Raum platzieren. Die Roboter nehmen dem Menschen das schwere Heben und das exakte Positionieren ab. Zudem machen sie eine aufwändige Gerüstkonstruktion überflüssig.

    Die einzelnen Schalensegmente bestehen je aus 51 bis 88 Holzplatten. Ist eines davon fertig, wird es per Lastwagen nach Zug transportiert. Im Frühjahr 2022 soll Semiramis aufgerichtet und bepflanzt werden.

  • EPFL stellt in Seoul Design-Gehirn aus

    EPFL stellt in Seoul Design-Gehirn aus

    Das Media x Design-Laboratorium der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) stellt in der südkoreanischen Hauptstadt derzeit ein überlebensgrosses Design-Gehirn aus. Das Artificial Swissness genannte Exponat ist noch bis zum 31. Oktober auf der Seoul Biennale für Architektur und Urbanismus zu sehen.

    Artificial Swissness zielt laut einer Mitteilung der EPFL darauf ab, die Erkenntnistheorie der Computerwissenschaften auf den kulturellen Bereich auszudehnen. „Unser Design-Brain ist ein Experiment zur Frage, ob Maschinen Strukturen entwerfen können“, wird Laborleiter Professor Jeffrey Huang zitiert. „Das heisst, ob sie nicht nur Musik empfehlen oder Autos fahren können, sondern auch sinnvolle kulturelle Artefakte schaffen, wie zum Beispiel Architektur mit ausgeprägten Schweizer Eigenschaften.“

    Wie es in der Mitteilung weiter heisst, solle das Exponat eine sich ständig verändernde räumliche Schnittstelle sein, welche die inneren Gedanken einer Künstlichen Intelligenz-Maschine darstelle, die auf 10’000 Bilder von Schweizer Chalets und Alpinarchitektur trainiert wurde. „Wir machen die visuellen Interferenzen in diesen Schichten des neuronalen Netzwerks sichtbar“, so die beiden EPFL-Studenten Frederick Kim und Mikhael Johanes. „So erhalten wir Einblick in das Innenleben unseres generativen künstlichen Netzes, das Architekturbilder erzeugt.“ Die beiden haben die Installation in Seoul nach 14-tägiger Quarantäne aufgebaut.

    Die digitalen Bildschirme der Installation zeigen die maschinell erzeugten Bilder typischer Schweizer Architektur. Gleichzeitig offenbart eine LED-Projektion den sich ständig weiterentwickelnden Lernprozess, den die Maschinen durchlaufen, während sie Tausende von Bildern alpiner Architektur durchforsten, um die Essenz der „Swissness“ zu destillieren.

  • Künstliche Intelligenz erkennt Art der Landnutzung

    Künstliche Intelligenz erkennt Art der Landnutzung

    Die regelmässig notwendige Klassifizierung von Landnutzung ist dank einer Studentin der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) nun wesentlich weniger aufwändig als bisher. Laut einer Medienmitteilung der Hochschule hat sie einen eigenen Algorithmus für Maschinelles Lernen entwickelt und trainiert, der nicht nur Wälder von anderen Landtypen unterscheiden kann. Valérie Zermattens Algorithmus erkennt stattdessen auch Flüsse, Seen, Camping- und Sportplätze, Friedhöfe, Wasseraufbereitungsstationen, öffentliche Parks, Flughäfen und Dämme. Damit ist er dem vom Bundesamt für Statistik (BFS) entwickelten Algorithmus namens Arealstatistik Deep Learning, kurz ADELE, deutlich überlegen.

    Die von ihrem Programm im Rahmen einer Masterarbeit erzeugten Ergebnisse ähneln den vom BFS veröffentlichten offiziellen Daten. Das deute laut der Mitteilung darauf hin, dass es in Zukunft für die Landnutzungsklassifizierung verwendet werden könnte. Der grosse Vorteil liege in der Bearbeitungszeit von Luftbildern, weil deren Klassifizierung in etwa 40 verschiedene Kategorien immer noch grösstenteils von Hand erfolge.

    Die gesamte Schweiz wird alle drei Jahre neu aus der Luft fotografiert. Weil die manuelle Kategorisierung so lang dauert, werden die Ergebnisse nur alle sechs Jahre veröffentlicht. Mit dieser Kartierung kann der Landverbrauch besser verfolgt, die Bodendurchlässigkeit überwacht und Zersiedelung bekämpft werden.

    „Unser Ziel ist es nicht, den Menschen durch Künstliche Intelligenz zu ersetzen“, so Devis Tuia, einer von Zermattens Doktorvätern an der EPFL. „Der Algorithmus von Valérie wird zwar die Menge an mühsamer Arbeit reduzieren, die manuell erledigt werden muss.“ Doch auch dann bleibe für Menschen noch genügend zu tun – etwa zu erkennen, ob es sich um ein Wohnhaus oder eine Schule, ein Fussballfeld oder eine Wiese handele.

  • MLP bewertet Immobilien mit Software von PriceHubble

    MLP bewertet Immobilien mit Software von PriceHubble

    Die MLP Finanzberatung SE arbeitet zukünftig mit den digitalen Lösungen zur Live-Analyse des Immobilienmarktes von PriceHubble. Das Zürcher Technologieunternehmen stellt MLP mit Hauptsitz in Wiesloch bei Heidelberg dafür die Software sowie umfangreiche Immobiliendaten eingebunden in die MLP-Internetseite zur Verfügung, heisst es in einer Medienmitteilung. PriceHubble baut digitale Produkte basierend auf der Analyse grosser Datenmengen sowie Künstlicher Intelligenz, mit denen sich aktuelle Markttrends und die Wertentwicklung von Immobilien beobachten lassen.

    „Unsere Beraterinnen und Berater können damit schnell und effizient auf die Bedarfe ihrer Kunden eingehen, den Marktwert einer Immobilie für den Kauf oder Verkauf einschätzen und darauf aufbauend die beste Strategie für Immobilieninvestments entwickeln“, wird Marc-Philipp Unger, Leiter Finanzierung bei MLP und Vorstand beim Tochterunternehmen Deutschland.Immobilien, in der Medienmitteilung zitiert. Immobilieninvestitionen seien häufig der grösste und emotionalste Vermögenswert in einem privaten Finanzportfolio. Daher sollten sie wohl überlegt sein und auf belastbaren Daten basieren.

    Bestandskunden, die bereits eine Immobilie besitzen, sollen laut Medienmitteilung bald regelmässig Bewertungsdossiers zu ihrer Anlage erhalten. Daran anknüpfend können die Mitarbeitenden von MLP mit ihren Kunden über Investitionen oder einen Verkauf sprechen. Das Programm soll zudem bei Gesprächen mit potenziellen Kunden zum Einsatz kommen, die gerade erst über den Kauf oder Verkauf einer Immobilie, eine Finanzierung oder über den Umbau einer Wohnimmobilie nachdenken und sich zunächst einmal nur informieren möchten.

  • Was hat künstliche Intelligenz mit Facility Management zu tun?

    Was hat künstliche Intelligenz mit Facility Management zu tun?

    Das Thema Künstliche Intelligenz hat den «Laborstatus» definitiv hinter sich gelassen. KI-basierte Lösungen werden immer stärker in den Arbeitsalltag integriert. Dabei geht es im Kern nicht um die «lernende» Technologie selbst, sondern um die dahinterliegenden Daten. Die technologische Lösung übernimmt das Sammeln, Speichern, Verarbeiten und Nutzen der eingeflossenen Daten. Entscheidend für künftige Innovationen wird hier das Zusammenspiel zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz sein. Jene Unternehmen, die KI sinnvoll nutzen, werden für die Herausforderungen der Zukunft gewappnet sein und entscheidende Wettbewerbsvorteile erlangen.

    Auch im Facility Management haben KI-basierte Lösungen Einzug gefunden. Die Gebäudereinigung ist ein sehr kostspieliges Thema und Reinigungsmittel, Energie und Zeit werden oftmals mehr als nötig eingesetzt – dies ist nicht nur unökologisch, sondern auch unökonomisch. Mit Hilfe künstlicher Intelligenz kann der Ressourceneinsatz optimiert und Kosten deutlich reduziert werden.

    Das Schweizer Startup Soobr bietet hier eine nutzungsorientierte KI-Lösung. Dabei werden die bestehenden Leistungs- und Gebäudedaten in die Software eingelesen, worauf die KI basierend auf Faktoren wie Raumdistanzen, Raumpriorität, Anzahl und Dauer der Reinigung die Planung der täglichen Touren vornimmt. Über Raumsensoren kann zusätzlich die Belegung der einzelnen Räume in die Einsatzplanung integriert werden, um so die Reinigung gezielt dort auszuführen, wo sie wirklich notwendig ist. Die ausführenden Reinigungsmitarbeitenden werden mittels App auf mobilen Geräten durch die jeweiligen Touren geführt wobei Sie die KI mit Feedback und Dokumentationen speisen können. Die dynamische Tourenplanung erhöht die Effizienz, spart Kosten und Zeit bei der Tourenplanung ein und steigert die Transparenz für die Datenauswertung. 

    Mehr zu digitalen Helfer in der Immobilien- und Bauwirtschaft finden Sie auf: https://proptechmarket.net/solutions

  • 3 bedarfsgerechte Facility Management Lösungen

    3 bedarfsgerechte Facility Management Lösungen

    Um eine möglichst optimierte und nutzungsorientierte Reinigung zu planen und durchzuführen setzt Soobr auf künstliche Intelligenz. Dabei werden die bestehenden Leistungs- und Gebäudedaten in die Software eingelesen, worauf die Tourenplanung basierend auf Faktoren wie Raumdistanzen, Raumpriorität, Anzahl und Dauer der Reinigung die Planung der täglichen Touren vornimmt. Über Raumsensoren kann zusätzlich die Belegung der einzelnen Räume in die Einsatzplanung integriert werden, um so die Reinigung gezielt dort auszuführen wo sie wirklich notwendig ist. Die ausführenden Reinigungsmitarbeitenden werden mittels App auf mobilen Geräten durch die jeweiligen Touren geführt wobei Sie die KI mit Feedback und Dokumentationen speisen können. Die dynamische Tourenplanung erhöht die Effizienz, spart Kosten und Zeit bei der Tourenplanung ein und steigert die Transparenz für die Datenauswertung. 

    Auch Thingdust setzt bei ihrem Smart Office Produkt auf sensorbasierte Daten. Mit dieser einfachen Plug & Play Lösung können Unternehmen die definitive Auslastung Ihrer Büroflächen messen und analysieren, was gerade nach der Rückkehr aus dem Home Office ein grosser Bedarf sein wird. Die durch Sensoren am Arbeitsplatz gesammelten, anonymen Daten werden mittels unabhängigem LoRa Netzwerk übermittelt und werden zur Analyse und für Statistiken auf dem Dashboard angezeigt. Gleichzeitig werden mittels Echtzeit-Anzeige auf einem am Eingang platzierten Monitor die Personenströme geleitet und die Personenverteilung im Gebäude optimiert. Als Zusatz können mittels QR-Codes Reservationen einfach und schnell gemacht werden um so die Auslastung von bspw. Sitzungszimmern zu erhöhen.

    Für bedarfsgerechten Personaleinsatz sorgen ebenfalls die Geräte von Service on Demand, welche das Facility Management nur nach Bedarf zum Einsatz rufen. Geplante Rundgänge zu aufgefüllten Wasserspendern und leeren Aktencontainern, intakten Kaffeemaschinen oder funktionierenden Druckern gehören der Vergangenheit an. Die Service-on-Demand-Geräte können an beliebig vielen Orten und Geräten angebracht werden, um Störungen, Ereignisse oder Services schnell und einfach zu melden. Anstatt dass diese Punkte nun laufend überprüft werden, melden die Gebäudenutzer via Knopfdruck, dass Bedarf an einer Dienstleistung besteht.

    Mehr über digitale Helfer in der Immobilien- und Bauwirtschaft finden Sie auf: https://proptechmarket.net/