DecarbonAIte

Urbana digitala tvillingar

Byggnadssektorn har en enorm potential att minska utsläppen av växthusgaser. Stora renoveringar är brådskande för att uppfylla Sveriges klimatmål för 2045. Ett hinder är den manuella, tidskrävande planeringen av renoveringsåtgärder. Digitala tvillingar av städer kan ge en bra grund för effektiv renoveringsplanering och beslutsstöd.

Data som behövs för energisimulering, t.ex. fönster eller u-värden för byggnadsskalet, saknas dock för närvarande. Syftet med det här projektet är att anpassa och tillämpa maskininlärning för att extrahera funktioner från offentligt tillgängliga databaser för att berika digitala tvillingmodeller för städer och tillhandahålla optimerade renoveringsåtgärder för beslutsstöd.

Fastighetsförvaltare och kommuner kommer direkt att dra nytta av verktyget för beslutsstöd och en bättre digital plattform för att förvalta byggnaderna. På lång sikt bidrar projektet till att öka renoveringstakten och uppnå klimatmålen. De berikade digitala tvillingarna ger också många fördelar utöver renoveringsplanering.

Se projektvideo här

Vill du veta mer?

Dag Wästberg

Data Scientist, MSc

Jens Olsson

Utvecklare, PhD

Siddhartha Kasaraneni

Programvaruutvecklare, MSc

Bernd Ketzler

Gruppchef Tillämpad AI

Fler projekt
Projekt

Re:net

I det här projektet kommer vi samla aktörer längs hela plastvärdekedjan för fiskeredskap – med målet att skapa ett hållbart system för insamling och återvinning. Projektet är inrik…

Projekt

IAM4Sweden – Sveriges satsning på avancerade material

IAM4Sweden är ett nationellt initiativ som samlar aktörer från industri, akademi och offentlig sektor för att stärka Sveriges position inom avancerade material. Bakgrunden är att E…

Projekt

Effektiva beteendeförändringar för ökat nyttjande av delade mobilitetslösningar

Hur får vi flera att använda bilpooler? Är frågan som vi ville svara på i detta projekt. Ihop med våra projektparter har vi kartlagt och implementerat beteendeförändrande åtgärder…