Methodenpool| Technologie-Reifegrad | TRL 9 |
| Anwendungsfeld | Städtisches Klima und Klimawandelanpassung |
| Komplexität | |
| Wirkung | |
| Umsetzungsschwierigkeit |
Urbanistic ist eine cloudbasierte SaaS-Planungsplattform, die als interaktive 3D-Umgebung einen digitalen Zwilling städtischer Räume bereitstellt, um KI-gestützte Machbarkeitsanalysen zu erstellen. Sie kombiniert semantische 3D-Stadtmodelle mit Parametrischen Entwurfswerkzeugen, Echtzeit-KPI-Berechnungen, Bauordnungs- und Bauvorschriftsprüfungen sowie Variantenvergleichen. Die Plattform zielt darauf ab, die frühen Planungsphasen zu beschleunigen, Komplexität zu reduzieren und datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen. Sie wird von Projektentwicklern, Stadtplanern und Kommunen genutzt, um Standortpotenziale zu analysieren und Varianten schnell zu generieren.
- Anwendung & Kontext
- Technologie
- Rechtlicher Rahmen
- Implementierung & Lessons Learned
- Anbieter & Kontakt
Praktischer Nutzen der KI-Technologie
KI-gestützte Machbarkeitsanalysen in frühen Planungsphasen von Gebäuden.
Anwender
Stadtplanung, Stadtverwaltung, Architekten und Kommunen
Gebiet
Österreich, EU, Nicht-EU
KI-Technologie
Digitaler Zwilling & simulationsgestützte KI
Datenkomplexität
Mittel
Energieverbrauch & Kosten Projektlaufzeit
Mittel
Rechtlicher Rahmen / Data Governance
EU-DSVGO, KI-VO, DSM-Urheberrechtsrichtlinie
Übertragbarkeit
Gegeben
Implementierungsstrategie
Die Plattform ist browserbasiert, cloudgestützt und erfordert keine lokale Hochleistungs-Hardware. Sämtliche rechenintensiven Analysen und KI-basierten Berechnungen werden serverseitig ausgeführt. Eine stabile Internetverbindung sowie aktuelle Browser- und CAD-/BIM-Umgebungen (z. B. Revit, Rhino/Grasshopper) sind erforderlich. Lizenz- und Systemanforderungen sind der offiziellen Produktseite zu entnehmen.
Lessons Learned
Die Risiken und Herausforderungen sind insgesamt als mittel einzustufen. Für eine erfolgreiche Umsetzung sind sowohl technische Voraussetzungen (z.B. geeignete Systemlandschaft, verlässliche Daten- und Schnittstellenqualität) als auch organisatorische Voraussetzungen (klare Zuständigkeiten, Prozesse und Kompetenzen) entscheidend. Das Transferpotenzial ist sehr hoch: Der Ansatz lässt sich grundsätzlich auf andere Städte und sogar weltweit übertragen, sofern die lokalen Rahmenbedingungen und Datenquellen angebunden werden können. Eine nachhaltige Weiterentwicklung über eigene Trainingsdaten ist hingegen eher nicht zu erwarten, da die zugrunde liegenden Algorithmen nicht auf standortspezifisch erhobenen Trainingsdaten basieren. Ergänzende Informationen zum Use Case können je nach Thema aus Projektdokumentationen, Herstellerunterlagen, Fachartikeln oder kommunalen Erfahrungsberichten gewonnen werden.