数字建筑结合了效率和可持续性
建筑行业面临许多挑战：自然资源的供应正在减少，需求变得更加严格，城市正处于接缝处。根据预测，需要在2035年之前创建26亿人的额外居住空间。与此同时，气候变化的影响越来越明显：需要调和对可持续性和增长的需求的新解决方案。但是，有一个希望的灯塔：数字构造。创新的技术可以帮助我们将来更有效地建造，并节省资源。了解有关研究中最新技术的更多信息。
数字构造的外观：数字构造计划和3D打印机简化了计划过程。（照片：玛丽亚·特内瓦（Maria Teneva）在Unsplash上）
建筑行业：前方的坎bump道路
根据Statista的说法，德国建筑部门报告说，营业额一直持续到2019年。该行业甚至能够无视大流行。然而，德国建筑业联合会的前景预测却相当柔和。背后的主要原因是材料短缺。没有足够的木材，混凝土，金属，钢或石油，这使原材料的成本螺旋化。另一个挑战是气候变化，因为建筑业是资源和能源密集型的。非营利组织世界绿色建筑委员会的研究表明，建筑产生了40％的全球二氧化碳排放。产生混凝土是主要原因，因为这涉及点火石灰石。为了使能源过渡成功，建筑行业还需要变得更加可持续。但是，我们如何在保护环境的同时保持近年来的建设繁荣？
这正是数字建筑的到来。借助人工智能（AI）和机器人技术，建筑贸易可能变得更加可持续 - 从计划的初稿到将钥匙移交给新占用者。
数字构造从计划阶段开始
无论该项目是私人住宅还是住房综合大楼，建造建筑物都需要许多步骤，并且涉及许多公司。从建筑师的实践到水泥厂，一切都相互联系。从最初的计划开始，需要考虑结构工程，合适的材料，建筑法规和能源效率。
计算设计可以帮助进一步优化建筑项目的规划。CAD（计算机辅助设计）长期以来一直是行业标准。但是现代软件通过应用AI超出了这一点。这些解决方案的基础是用于训练算法和设置规则的巨大数据库。这意味着可以开发准确的模型，产生组装图以及自动生成的所需材料的列表。这是一种节省原材料，缩短施工时间并削减成本的方法。
CAD软件可用于生成2D图和3D型号。（照片：Evgeniy Surzhan在Unsplash上）
机器学习：始终迈出一步
借助数据库培训算法。为了进一步提高其性能，使用机器学习。机器学习使算法能够分析数据并独立丰富其知识。通过这种方式，他们可以做出决策并提供具有更牢固基础的预测 - 这可以极大地使建筑业受益。
这正是斯图加特大学目前正在研究。这个想法是模拟在虚拟解决方案空间中考虑非常不同影响参数及其相互依赖性的模型。应用机器学习的基于模型的算法可以以几秒钟的速度在截然不同的情况下运行。例如，他们可以计算出与风负载或建筑物最佳能源消耗相关的高层建筑物的理想形状。
建筑业勤奋的机器人
如果我们有替代的原材料或流程使我们能够更有效地构建资源，那么未来会是什么样？实际上，已经存在各种创新的材料和过程。用大麻纤维制成的家具和bamboo材料只是两个例子。现在，即使是用于家用电器和家具的更换零件3D打印机。然后是模块化结构，这是一个从单个组件构建建筑物的过程。这加快了施工过程，产生较少的浪费和简化维修，以及许多其他好处。
机器人可以根据计算机生成的模型生产替代的建筑材料和模块。这个过程称为数字制造。斯图加特大学和弗莱堡大学从事联合项目的研究人员已经建立了Livmats Pavilion，由机器人损伤的亚麻纤维元素组成。亚麻是一种100％可生物降解的区域植物，调节空气湿度和温度，并排除污垢。借助无绳绕组工艺，机器人能够从纤维中生产出非常轻巧但强大的结构组件。另一个例子是DFAB房子苏黎世Eth。研究大楼既是在灵活的可部署机器人和3D打印机的帮助下进行数字设计和建造的。
数字制造：3D打印机可以生产更换零件，甚至可以生产完整的组件。（照片：Andrea g在Unsplash上）
资源有效的建筑和房屋
材料，气候变化和人口增长的短缺使建筑业承受着不断增长的压力。数字建筑有可能改变行业并有效应对这些挑战。从AI算法到机器人的准确模型开发和数字制造，许多项目都向我们展示了未来的建筑行业。室内设计也是如此。越来越多的公司致力于可持续家具生产通过采用模块化系统，替代材料和数字技术以及其他方法。这一切使我们明天更接近完全可持续的房屋。