Digitaler Zwilling zeigt mit KI schon vor dem Bau den Energiebedarf

Gebäude zählen zu den größten Energieverbrauchern unserer Zeit. Weltweit stehen sie laut Internationaler Energieagentur für 36 Prozent des gesamten Energiebedarfs und fast 40 Prozent der CO₂-Emissionen. In Deutschland fließen rund 30 bis 35 Prozent des Energieverbrauchs in Gebäude. Wer heute baut oder saniert, legt damit fest, wie hoch die Energiekosten über Jahrzehnte ausfallen – und wie stark ein Haus das Klima belastet. Fehler in der Planung lassen sich später nur mit großem Aufwand korrigieren.

Hier kommt eine neue Technik ins Spiel. Ein KI-gestützter digitaler Zwilling bildet ein Gebäude bereits in der Planungsphase virtuell nach und berechnet präzise den künftigen Energiebedarf – inklusive der späteren Heiz- und Kühlkosten. In einer Studie der Kanazawa University wird dieses System detailliert beschrieben. Es simuliert Energieverbrauch und Raumklima gleichzeitig und in Echtzeit. So lassen sich teure Energie-Fehler erkennen, bevor der erste Spatenstich erfolgt.

Digitaler Zwilling simuliert Energiebedarf bereits vor Baubeginn

Bislang mussten Planer mit starren Computer-Simulationen arbeiten. Diese Programme spucken zwar Energiekennzahlen aus, reagieren aber kaum flexibel auf Änderungen im Bauplan. Wird die Fensterfront größer? Sitzen mehr Menschen im Raum? Wird die Raumtemperatur angepasst? Jede kleine Veränderung kann den Energiebedarf spürbar beeinflussen – doch wie stark genau, blieb oft unklar oder ließ sich nur mit aufwendigen neuen Berechnungen ermitteln.

Die neue Lösung heißt VEEM-ZEB – und sie geht bewusst einen anderen Weg. Statt auf schwer nachvollziehbare Datenmodelle setzt das System auf einen digitalen Zwilling in Kombination mit einer regelbasierten, symbolischen Künstlichen Intelligenz. In der Studie wird dieses Prinzip so beschrieben: „Regelbasierte symbolische KI bedeutet, thermodynamische Gleichungen und vordefinierte Steuerungsregeln in den digitalen Zwilling einzubetten, um die Wärmelast automatisch und in Echtzeit zu berechnen.“

Das heißt: Physikalische Gesetze und klar definierte Rechenregeln sind fest im Modell verankert. Ändert sich eine Größe wie Temperatur, Luftfeuchte oder Belegungsdichte, passt das System die Berechnung sofort an.

Die Grafik zeigt, wie das regelbasierte KI-Modell im digitalen Zwilling die Wärmelasten von Arbeits- und Raumzonen getrennt berechnet – und so schon in der Planungsphase den Energiebedarf eines Nullenergiegebäudes sichtbar macht. ©Xiao Teng et al., 2025

Im Unterschied zu vielen datengetriebenen KI-Verfahren bleibt dieses Modell vollständig nachvollziehbar. Es arbeitet nicht mit undurchsichtigen Mustern, sondern mit transparenten thermodynamischen Formeln. Das erhöht die Planungssicherheit – besonders bei großen Bauprojekten mit hohen Investitionssummen.

48.000 Varianten liefern belastbare Zahlen

Kern des Modells ist ein klar definiertes Regelwerk. Es kombiniert systematisch Jahreszeiten, Außentemperaturen zwischen minus 2 und 31 Grad Celsius, unterschiedliche Luftfeuchten, Belegungsdichten, Nutzertypen sowie variierende Temperatur- und Feuchtesollwerte. Auf dieser Basis entstehen rund 48.000 standardisierte Berechnungsvarianten.

Ein zentrales Element ist die sogenannte Task-Ambience-Klimatisierung (TAAC). Dabei wird der Raum in zwei Zonen aufgeteilt: den unmittelbaren Arbeitsbereich und die umgebende Raumluft. Statt die gesamte Fläche gleich stark zu kühlen oder zu heizen, steuert das System gezielt dort nach, wo sich Personen tatsächlich aufhalten. Das senkt die Lasten in weniger genutzten Bereichen.

Getestet wurde das Verfahren anhand typischer Nutzungsszenarien für Büros, Bibliotheken, Klassenräume und Foyers. Zur Überprüfung diente ein reales Bürogebäude der Kanazawa University, das im digitalen Modell maßstabsgetreu nachgebildet wurde.

Komfort bleibt trotz Einsparung messbar stabil

Energieeffizienz reicht nicht aus. Räume müssen auch thermisch behaglich bleiben. Deshalb nutzt das Modell international anerkannte Komfortkennwerte wie PMV und PPD nach ISO-Standard. Sie geben an, wie Menschen Temperatur, Luftbewegung und Feuchte wahrnehmen und wie hoch der Anteil der potenziell Unzufriedenen ausfällt.

In der Veröffentlichung ist von einem „umfassenden Indikatorensystem für die Bewertung vor Baubeginn“ die Rede. Gemeint ist eine kombinierte Betrachtung von Wärmelast und Komfort noch in der Planungsphase. Temperatur, Luftgeschwindigkeit, Luftfeuchte und Belegungsdichte werden gleichzeitig berechnet. Ändert sich ein Parameter, passt das System sofort sowohl die Heiz- oder Kühllast in Watt als auch die prognostizierte Behaglichkeit an.

Bei ersten Tests mit mehr als 50 Teilnehmenden erwies sich die Benutzeroberfläche als verständlich. Die Rückmeldungen zu Komfort und Energieverbrauch erschienen klar nachvollziehbar. Jede Anpassung führte unmittelbar zu einer aktualisierten Berechnung.

Warum 7,62 Prozent wirtschaftlich relevant sind

Sieben oder acht Prozent klingen zunächst unspektakulär. In großen Bürogebäuden mit hohem Kühlbedarf summieren sich solche Unterschiede jedoch über Jahre zu erheblichen Beträgen. Klimaanlagen stehen laut Studie für rund 20 Prozent des gesamten Energieverbrauchs eines Gebäudes. Jede Reduktion bei der Heiz- und Kühllast wirkt sich daher direkt auf die laufenden Kosten aus.

Hinzu kommt ein strategischer Effekt: Die Optimierung verlagert sich in die Planungsphase. Energiefragen werden nicht erst im Betrieb angepasst, sondern schon im Entwurf bewertet. Das senkt finanzielle Risiken, bevor Investitionsentscheidungen endgültig fallen. Gerade bei steigenden Bau- und Energiekosten gewinnt dieser frühe Eingriff an wirtschaftlicher Relevanz.

In der Veröffentlichung heißt es, das Modell mache „Energieeffizienz und thermischen Komfort bereits in der Entwurfsphase gleichzeitig sichtbar“. Gedacht ist es als Entscheidungsinstrument für energieeffiziente Neubauten – insbesondere für Nullenergiegebäude, die übers Jahr so viel Energie erzeugen, wie sie verbrauchen.

Wo die Grenzen der Technik liegen

Die Studie benennt auch Einschränkungen. Die Wärmelasten wurden mit statischen Annahmen berechnet, nicht mit vollständig dynamischer Simulationssoftware. Künftige Versionen sollen hier präzisere Verfahren integrieren. Zudem konzentrierten sich die Tests auf Büroumgebungen. Wohngebäude mit komplexeren Alltagsmustern erfordern weitere Forschung.

Kurz zusammengefasst:

Gebäude verursachen weltweit 36 Prozent des Energieverbrauchs; ein KI-gestütztes Digital-Twin-Modell berechnet deshalb schon im Entwurf Heiz- und Kühllasten und simuliert rund 48.000 Varianten, bevor gebaut wird.
Laut Studie der Kanazawa University senkt die gezielte Task-Ambience-Klimatisierung den Energiebedarf für Klimaanlagen im Schnitt um 7,62 Prozent – bei gleichzeitig geprüfter thermischer Behaglichkeit nach ISO-Standard (PMV/PPD).
Weil Klimaanlagen etwa 20 Prozent des Gebäudeenergieverbrauchs ausmachen, ermöglicht die frühe Simulation messbare Kostenvorteile und reduziert Planungsrisiken noch vor dem Baubeginn.

Übrigens: Während digitale Zwillinge schon vor dem Bau Energiefehler aufdecken, soll eine andere KI beim Abriss retten, was bisher verloren geht – bis zu 20 Prozent mehr verwertbarer Bauschutt. Wie Sensoren und Echtzeit-Analyse Millionen Tonnen Material im Kreislauf halten könnten, lesen Sie in unserem Artikel.