Die Bau- und Immobilienbranche ist für rund ein Drittel der CO2-Emissionen in Deutschland verantwortlich. Damit kommt ihr beim Thema Nachhaltigkeit eine Schlüsselrolle zu. KI-Anwendungen könnten hier einen wichtigen Beitrag leisten.
Digitalisierung als Nachhaltigkeitstreiber – dieses Potenzial hat inzwischen auch die Immobilienwirtschaft erkannt. Dafür wäre es allerdings notwendig, Daten mithilfe von KI-Anwendungen unternehmensübergreifend zu analysieren und auszuwerten. Nur so könnten Erkenntnisse rund um das Thema Nachhaltigkeit gebündelt und für Unternehmen und Investoren nutzbar gemacht werden.
Doch im kleinteiligen Markt der Immobilienwirtschaft, wo jedes Gebäude ein Unikat darstellt, haben die meisten Unternehmen schlicht zu wenig miteinander kompatible Daten, die dem lernenden KI-System zugeführt werden können. Erschwerend kommt hinzu, dass die Bereitschaft der Unternehmen begrenzt ist, wenn es um das Offenlegen und Teilen sensibler Daten geht. Schließlich bedeutet das Know-how einer Firma zum Thema Nachhaltigkeit auch einen Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz.
»Share the knowledge, not the data«
Mit Rückgriff auf das »Federated Learning«-Prinzip hat Prof. Dr. Andreas Moring von der International School of Management (ISM) nun eine Lösung gefunden, wie KI-Anwendungen selbst für den kleinteiligen Markt der Immobilienbranche nutzbar gemacht werden können. „Wenn nicht genügend Daten zum lernenden KI-System gebracht werden, müssen wir das lernende KI-System stattdessen zu den Daten bringen.“
Dieses Prinzip des dezentralen maschinellen Lernens wird »Federated Learning« genannt. Das KI-System wird direkt auf die Server oder Endgeräte der beteiligten Unternehmen gespielt, auf denen sich die relevanten Daten befinden. Das Training von KI-Modellen passiert auf jedem Geräte-Bestand mit den jeweils vorhandenen Daten. Die individuell daraus gewonnenen Erkenntnisse – und nicht die Daten selbst – werden in einem nächsten Schritt zueinander gebracht und Stück für Stück zu einem Gesamtbild zusammengefügt.
Der Datenschutz bleibt während des gesamten Prozesses des dezentralen maschinellen Lernens gewährleistet. Ganz nach dem Motto: »Share the knowledge, not the data« erhalten alle beteiligten Parteien Zugriff auf die daraus resultierenden Erkenntnisse. Das so gewonnene Wissen sowie die trainierte KI steht danach den Unternehmen für zukünftige Projekte zur Verfügung.
Vielversprechendes Potenzial für nachhaltigere Immobilienbranche
Der »Real Analytics« Ansatz bietet aus Sicht von Prof. Dr. Andreas Moring vielerlei Chancen für nachhaltigeres Bauen und Bewirtschaften von Immobilien: „Im Bau können so die verschiedenen Gewerke, Dienstleister und beteiligten Unternehmen gesteuert werden, ohne dass es dazu einer gemeinsamen Plattform oder einer technischen Infrastruktur bedarf. So können Fehler vermieden, Zeit und Energie gespart oder auch Müll und Abfall minimiert werden.“
Wenn man bedenkt, dass 50 Prozent des gesamten deutschen Müllaufkommens gegenwärtig aus der Bauindustrie kommt, erscheint das Potenzial gerade in diesem Bereich äußerst vielversprechend. Auch für das Messen, Monitoring oder Steuern von Immobilien seien die Möglichkeiten für den »Federated Learning«-Ansatz praktisch unbegrenzt: „So lassen sich beispielsweise Energiebilanz, Kosten oder Instandhaltung optimieren, weil es anonymisierte Daten als Benchmarks gibt“, so Moring.
Im Rahmen der BIM-Tage Deutschland wurde die Lösung von Prof. Dr. Andreas Moring mit dem »Green-BIM Award« ausgezeichnet.
