KIBIZ – Gebäudedaten für die kommunale Wärmeplanung
Forschungsprojekt KIBIZ erzeugt mit Maschinellem Lernen hausgenaue Datenbasis der energetischen Gebäudeparameter
Unter der Leitung von Disy werden im BMFTR-Forschungsprojekt KIBIZ Verfahren des Maschinellen Lernens entwickelt, um aus videobasiertem und georeferenziertem Bildmaterial automatisch die Datenbasis für die kommunale Wärmeplanung zu gewinnen. Am Beispiel der Stadt Essen sollen die dafür relevanten Gebäudeparameter präzise abgeleitet und bewertet werden. Ziel ist es, eine belastbare Datenbasis der energetischen Gebäudeparameter für die Wärme- und Sanierungsplanung zu schaffen und langfristig einen Digitalen Zwilling des deutschen Gebäudebestands aufzubauen.
Projektsteckbrief Forschungsprojekt KIBIZ
Projektname | KI-basierte Bilderkennung zur Bestimmung von Gebäudesanierungszuständen für den kommunalen Klimaschutz und mehr (KIBIZ) |
Projektlaufzeit | 01.11.2025 bis 31.01.2028 |
Projektpartner | Disy (Projektleitung): Bringt langjährige Erfahrungen im Geo- und Umweltdatenmanagement ein, koordiniert das Vorhaben und entwickelt die Plattform (Datenmanagement, UI/UX-Prozesse, Schnittstellen) für einen Digitalen Zwilling zum Gebäudebestand. m-u-t: Ist spezialisiert auf den Praxiseinsatz von machine-Learning Verfahren und realisiert die ML-basierte Bildanalyse. |
Fördergeber | Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) |
Vision des Forschungsprojekts KIBIZ
Die Ausgangslage: Fast zwei Drittel der Wohngebäude in Deutschland sind über 45 Jahre alt und weisen häufig schlechte Energieeffizienzklassen auf. Damit Deutschland die Klimaziele erreicht, müssten rund 4 Mio. Häuser energetisch saniert werden. Gleichzeitig sind alle 11.000 Kommunen bis Ende 2028 verpflichtet, eine kommunale Wärmeplanung vorlegen, wofür sie umfassende, verlässliche und gebäudescharfe Daten benötigen. Diese fehlen bislang jedoch häufig oder sind nur in fragmentierter Form vorhanden.
Die Vision: Das Forschungsprojekt KIBIZ will diese Lücke schließen, indem eine aktuelle und belastbare Datengrundlage zum energetischen Zustand des Gebäudebestands aufgebaut wird. Mit diesen Informationen sollen Kommunen, Stadtwerke, Investoren und Handwerksbetriebe gezielt Maßnahmen planen können – von der Wärmeplanung über die Sanierungsstrategie bis zur Steuerung der Wärmewende.
Perspektivisch entsteht daraus ein Digitaler Zwilling des deutschen Gebäudebestands, der als zentrale Informationsquelle für Energieeffizienz und Klimaschutz dient und im Software-as-a-Service bereitgestellt wird.
Zielsetzung und Forschungsansatz von KIBIZ
Arbeitsplan KIBIZ
Das FuE-Projekt KIBIZ verfolgt das Ziel, am Beispiel der Stadt Essen eine qualitätsgesicherte, gebäudescharfe Datenbasis für die kommunale Wärme- und Sanierungsplanung aufzubauen. Dafür werden videobasiertes und georeferenziertes Bildmaterial sowie ergänzende Datenquellen mit Methoden des Maschinellen Lernens ausgewertet, um automatisch energetisch relevante Gebäudemerkmale wie Geschosshöhen, Fassadendämmung oder Fenstertypen zu erkennen und zu bewerten.
Die daraus entstehende skalierbare Datenplattform soll interoperabel mit kommunalen Geodateninfrastrukturen sein und unterschiedlichen Nutzergruppen wie Verwaltung, Industrie und Forschung zur Verfügung stehen. Langfristig schafft KIBIZ die Grundlage für datengetriebene Anwendungen rund um Energieeffizienz und Gebäudesanierung – etwa als Fachzwilling Wärmeplanung oder Gebäudebestand innerhalb kommunaler Digitaler Zwillinge. Das System wird so konzipiert, dass es sich problemlos auf andere Städte oder Regionen übertragen lässt – ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu einem bundesweiten Gebäudedaten-Zwilling.
Forschungsfragen von KIBIZ
Aus Zielsetzung und Lösungsansatz ergeben sich drei zentrale Forschungsfragen, die KIBIZ im Projektverlauf adressiert:
(A) Wissenschaftliche Grundfrage:
Wie gut lassen sich mit Verfahren des Maschinellen Lernens aus georeferenziertem Bildmaterial und Zusatzdaten alle Merkmale eines Gebäudes erkennen, die für Wärme- und Sanierungsplanung relevant sind?
(B) Ingenieurtechnische Fragestellung:
Wie kann ein effizientes, skalierbares und benutzungsfreundliches Gesamtsystem gestaltet werden, das die Ergebnisse zuverlässig bereitstellt und für unterschiedliche Nutzergruppen anwendbar macht?
(C) Transferforschung:
Welche technischen, organisatorischen oder rechtlichen Hürden bestehen für die großskalige Anwendung der entwickelten Methoden – und wie können sie überwunden werden?
Geplante Vorhaben im Forschungsprojekt KIBIZ
Um die Projektziele zu erreichen, erfolgt die Umsetzung in mehreren aufeinander abgestimmten Arbeitspaketen:
- Entwurf einer Gesamtarchitektur für die angestrebte Lösung
- Aufbereitung und Ergänzung der Rohdatenbasis zur Stadt Essen und Erstellung von Ground Truth für das Machine Learning
- Prototypische Realisierung einer skalierbaren, SaaS-fähigen Datenplattform, interoperabel mit kommunalen GDIs und Urbanen Digitalen Zwillingen
- Entwicklung einer nutzerfreundlichen Frontend-Umgebung für unterschiedliche Zielgruppen
- Auswahl, Training und Optimierung von Deep-Learning-Verfahren für die Gebäudebilderkennung
- Integration aller Komponenten in einen Gesamtdemonstrator und Validierung mit Praxispartnern
- Untersuchung der Übertragbarkeit der Lösung auf andere Städte und Regionen sowie Berücksichtigung von Datenschutz und Datensicherheit
Projektpartner, assoziierte Partner und Fördergeber des Forschungsprojekts KIBIZ
Disy Informationssysteme GmbH - Projektkoordinator
Disy ist führender Anbieter von Lösungen zur Datenanalyse und zum Berichtswesen für Staat und Verwaltung im deutschsprachigen Raum. Seit über 25 Jahren entwickelt Disy Business & Location Intelligence-Lösungen auf Basis von disy Cadenza, der Software, die Datenanalyse, Reporting und GIS in einzigartiger Weise vereint. Dies unterstützt insbesondere Behörden bei der Bewältigung komplexer fachlicher Herausforderungen mit Raumbezug – etwa im Umwelt- und Klimaschutz, der Wasserwirtschaft oder dem Katastrophenschutz.
Mit der Plattform disy Cadenza sowie innovativen Entwicklungen aus Forschungsprojekten wie beispielsweise RISKplus versetzt Disy sowohl Nutzende als auch IT-Abteilungen in die Lage, eigene datengetriebene Anwendungen zu entwickeln. Als Projektleiter bringt Disy umfangreiche Erfahrung in der Koordination von FuE-Projekten und in der Verwertung von Forschungsergebnissen in marktfähige Lösungen ein.
Ansprechpartner
Dr. Andreas Abecker
inspire-ka@disy.net
Weitere Informationen
m-u-t GmbH & Co. KG
Die m-u-t GmbH & Co. KG ist seit 2003 Partner für Forschung und Entwicklung und begleitet Organisationen in strategischen, technologischen und datenbasierten Transformationsvorhaben.
Der Schwerpunkt liegt auf der Begleitung von Entwicklungs-, IT- und Transformationsprojekten – mit besonderem Fokus auf Data Engineering, Data Science, digitale Geschäftsmodelle und Anwendungen Künstlicher Intelligenz. Neben der Projektleitung übernimmt m-u-t auch Aufgaben zur praktischen Realisierung von KI-Anwendungsfällen sowie beim Aufbau von Data-Warehouses und der Entwicklung datenbasierter Steuerungssysteme.
Das Beratungsportfolio mit dem tiefen technologischen Know-how von m-u-t kommt überall dort zum Einsatz, wo strategische Konzepte in konkrete Lösungen übersetzt werden.
Ansprechpartner
Fabian Dill
fabian.dill@m-u-t.ws
Weitere Informationen
Stadt Essen
Die Stadt Essen gilt als historisches Herz des Ruhrgebiets – einst geprägt von Kohle und Montanindustrie, heute Sinnbild für erfolgreichen Strukturwandel und digitale Innovation. Mit Wahrzeichen wie der Zeche Zollverein steht Essen für Tradition und Zukunft: Kultur, Wissenschaft und Grünflächen prägen das Stadtbild ebenso wie der Aufstieg zu einem führenden Digitalstandort. Das Amt für Geoinformation, Vermessung und Kataster treibt diese Entwicklung voran. Es setzt auf innovative Technologien, um Verwaltungsprozesse zu modernisieren und datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen. Mit Messfahrzeug, Digitalen Zwillingen für Straßen und Gebäude, Forschungsprojekten und einer abgeschlossenen Wärmeplanung zeigt Essen, wie sich Digitalisierung und Nachhaltigkeit verbinden lassen. Diese Erfahrung bringt die Stadt in KIBIZ ein – als Praxispartner, der zeigt, wie moderne Daten- und KI-Technologien in der kommunalen Realität wirken.
Assoziierte Anwendungspartner
Fördergeber
Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt
Das Vorhaben KIBIZ wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) im Rahmen der Fördermaßnahme „KMU-innovativ: Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) (Förderkennzeichen 01IS25021A + 01IS25021B) gefördert.
