Der Architekt der Zukunft? Wie Künstliche Intelligenz Gebäude plant

Die Planung und Konzeption von Infrastrukturen ist ein langer, komplexer und hochgradig iterativer Prozess, bei dem zahlreiche Randbedingungen berücksichtigt werden müssen. Die Ästhetik muss Hand in Hand mit der Technik und dem Budget gehen, und beides muss in den Rahmen passen, den Umweltvorschriften und andere Normen aufspannen.

Wie so oft, auch in anderen komplexen technischen Bereichen, halten hier moderne Technologien Einzug: mit datengetriebenen Ansätzen des so genannten parametrischen Design oder neuerdings auch dem generativen Design versuchen Architekten und Ingenieurbüros heute den komplexen Konzeptionsprozess zu automatisieren und zu beschleunigen.

Wie funktionieren diese Ansätze?

Parametrisches Design ordnet Faktoren, die eine Designentscheidung beeinflussen, eine oder mehrere Parameter zu, d.h. einen numerischen Wert, den der Designer variieren kann, um verschiedene Versionen eines Designs automatisiert erstellen zu lassen. Auch wenn dieser Ansatz praktikabel klingt, hat das parametrische Design klare Grenzen. Insbesondere schränkt die Parametrisierung die Menge der theoretisch möglichen Designentwürfe stark ein, so dass möglicherweise Designs übersehen werden, die besser oder effizienter sind.

Nehmen wir folgendes kleines Beispiel: ich will ein Haus bauen, das aus irgendeinem Grund nicht größer als 30 m3 sein soll. Ich kann die Länge, Breite und Höhe meines Hauses auswählen. Beim parametrischen Design könnte ich nun vorab entscheiden, dass diese drei Variablen nur bestimmte Werte annehmen dürfen (z.B. von 1 bis 10). Kombinatorisch ergibt sich daraus eine bestimmte Anzahl an Möglichkeiten – diese schließen aber vielleicht bessere Designs aus, in denen eine der drei Variablen auch Werte zwischen 1 und 15 annehmen darf.

Generatives Design hingegen erlaubt wesentlich höhere Flexibilität und Spielräume. Architekten und Ingenieure arbeiten hierbei mit einer Reihe neuer Werkzeuge, die zum größten Teil von AI-Technologie angetrieben werden. So werden einem Algorithmus nicht eine bestimmte Anzahl an festen Parametern vorgegeben (wie beim parametrischen Design), sondern eine Menge an Regeln, nach denen sich Reinforcement Learning-Algorithmen richten (z.B.: jeder Raum im Haus soll vier Ecken haben). Die so erstellten Designs entstehen in kürzerer Zeit und sind kreativer.

Neben den technischen Vorteilen der Generativer Designprozesse können diese auch die Zusammenarbeit zwischen Kunden und Architekten oder zwischen Kunden und Ingenieuren verbessern, da sie eine schnelle Erstellung und Iteration von neuen Entwürfen ermöglichen. So kann, falls der Kunde z.B. während eines Meetings eine Änderung am Entwurf vornehmen will oder eine neue Rahmenbedingung einbringt, ein neues Design praktisch sofort erstellt und somit noch während desselben Meetings diskutiert werden. Dies beschleunigt den Gesamtprozess erheblich.

Diese Vorteile machen sich natürlich auch führende Industrieunternehmen und Start-ups zu Nutze. So ist es nicht verwunderlich, dass Industriegiganten wie Autodesk mit Dynamo, McNeel mit Grasshopper, Thornton Tomasetti und andere massiv in generative Design-Tools investieren. Auch kleine Unternehmen wie Spacemaker.io entwickeln passende Lösungskonzepte.

Als international führendes Unternehmen in der Bauindustrie, geht auch VINCI Construction diesen Weg und hat inzwischen starke Kompetenzen aufgebaut. Einerseits um die Vorteile der Ansätze für die eigenen Kunden zu nutzen, zum anderen aber auch zur Absicherung des eigenen Geschäfts – denn ein Beispiel digitaler Disruption wird hier offenkundig: das reale Risiko besteht, dass die Ingenieursfirmen der Gruppe durch ihre aktuellen CAD-Anbieter ausgekoppelt werden, die die Expertise der Design-Ingenieure dank der generativen Designtechnologien in ihre Lösungen integrieren.

Hier kommt nun Synapse ins Spiel, die Generative Design-Lösung der VINCI Construction. Das aus meiner Sicht besonders spannende ist die Geschichte hinter Synapse: Synapse ist das Ergebnis einer synergetischen Zusammenarbeit dreier Innovationsinitiativen innerhalb des VINCI-Konzerns: der Innovationseinheit von VINCI Construction; dem Intrapreneurship-Programm von Leonard, das die Gründung neuer Geschäftseinheiten unterstützt; und dem AI-Programm von Leonard, das bei der Eingrenzung der Anwendungsfälle, der technische Ausgestaltung der Lösung, sowie bei der Anwendung der AI-Technologien unterstützt. Synapse verfolgt dabei mehrere Zielstellungen: der Aufbau und die Verbreitung einer neuen Design-Expertise innerhalb der Gruppe, sowie die Weiterentwicklung der generativen Design-Tools und -Produkte, so dass mit ihrer Hilfe die Ingenieursfirmen des VINCI-Konzerns ihre Projekte effizienter angehen können. Wer mehr dazu erfahren möchte, kann bitte gerne Kontakt aufnehmen.

Dieser Artikel ist Teil einer Serie, an der die Teilnehmer des AI-Programms von Leonard beteiligt sind. Das Programm wurde speziell entwickelt, um die Nutzung von AI-Technologien innerhalb des VINCI-Konzerns zu beschleunigen. Es besteht aus einer fünfmonatigen Inkubationszeit, in der ausgewählte VINCI-Mitarbeiter einen Learning by doing-Prozess durchlaufen, in dem sie unter Anleitung und Betreuung des Leonard-Teams und von externen Beratern wie eleven strategy consultants einen AI-basierten Anwendungsfall umsetzen. Der Originalartikel unseres französischen Geschäftsbereichs ist hier abrufbar.

Was macht Leonard?

Unsere Regionen und Lebensgewohnheiten sind einem tiefgreifenden Wandel unterworfen. Als Reaktion auf die sich daraus ergebenden Herausforderungen hat der VINCI-Konzern Leonard ins Leben gerufen. Gemeinsam mit allen wichtigen Interessengruppen wollen wir die Stadt von morgen bauen.