Vzpostavitev baze elementov stavb z opisom ključnih elementov, primerno za nadaljnje modeliranje z algoritmi umetne inteligence.

• Cilji usposabljanja: Udeleženci se bodo naučili oblikovati osnovno podatkovno bazo konstrukcijskih in drugih elementov za stavbe ter na podlagi podatkovnega rudarjenja pridobiti ključne elemente, ki so nosilci največjega podatkovnega. Na podlagi dobljenih rezultatov bodo lahko načrtovali investicije v prenovo.
• Vsebina:
  – teoretična seznanitev s področji umetne inteligence, podatkovnega rudarjenja in potrebnih postopkov priprave podatkov
  – seznanitev z vsebino problema in aktivno preučevanje možnosti izvedbe podatkovnega rudarjenja
  – priprava podatkov za podatkovno rudarjenje
  – podatkovno rudarjenje
  – analiza rezultatov in diskusija
• Trajanje : 5 dni
• Komu je izobraževanje namenjeno: Izobraževanje je namenjeno vodjem podjetij, načrtovalcem in razvijalcem ter specialistom v naslednjih podjetjih:
  – podjetjih, katera se ukvarjajo z vzdrževanjem objektom
  – podjetjih, ki upravljajo s svojimi nepremičninami in jih investicijsko vzdžujejo
  – podjetjih, ki upravljajo druge vrste podatkovnih baz in le te želijo interdisciplinarno povezati zaradi želje po novih spoznanjih
• Predznanje: MS Excel
• Izvajalec: Fakulteta za gradbeništvo, prometno inženirstvo in arhitekturo, UM
• Predavatelj: dr. Daniela Dvornik Perhavec, univ. dipl. inž. grad.

• Energetika Maribor d.o.o.
• Eutrip d.o.o.

Projekt E-NIZ

V projektu E-NIZ smo s kombinacijo podatkov o konstrukcijskih elementih stavb in porabo energije za ogrevanje izvedli podatkovno rudarjenje. Kombinirali smo statične (podatke o zgradbi) in dinamične (podatki o porabi toplotne energije) zapise v podatkovnih bazah. Podatkovno bazo konstrukcijskih elementov smo oblikovali na podlagi načrtov, arhiviranih v prostorih Tehniških fakultet, saj v letu 2013, ko smo pričeli z raziskovalno nalogo baze ni bilo.

Podatke o porabi toplotne energije objektov na območju Tehniških Fakultet za obdobje 2012 do tekočega meseca avgusta 2015 smo pridobili od dobavitelja energije za ogrevanje. Porabo toplotne energije za leto 2014 smo razdelili glede na delež skupne tlorisne površine posameznega objekta. Podatkov o porabi toplotne energije za posamezni objekt namreč ni na razpolago.

V odvisnosti od porabe toplotne energije na m2 površine smo določili energetske razrede v skladu s Pravilnikom o metodologiji izdelave in izdaje energetskih izkaznic stavb (Ur. list RS 92/2014). Iskanje korelacij med vsebinsko različnimi zadevami je s pomočjo metod umetne inteligence enostavneje in učinkovitejše če imamo podlago v obširnih bazah. Zaradi tega, ker smo se lotili izdelave baz karakterističnih značilnosti zgradb, ki jih do sedaj ni bilo, je rezultat pričakovan in po eni strani vseeno presenetljiv. Največji informacijski prirastek predstavlja tip fasade, ter nadalje volumen objekta in poraba toplotne energije.

Na osnovi uporabe umetne inteligence pridemo do novo odkritega znanja. Povzetek projekta je predstavljen v članku z naslovom: Podpora umetne inteligence pri projektih prenove in upravljanja stavb, avtorjev dr. Daniele Dvornik Perhavec, dr. Danijela Rebolja in dr. Milana Zormana, objavljen v Gradbenem Vestniku.

Ostali aktualni projekti

• E-NIZ – E-nepremična inženirska zakladnica Tehniške fakultete

• Dvornik Perhavec D., Rebolj D. in Šuman, N. (2015): Systematic approach for sustainable conservation.
• Dvornik Perhavec D., Rebolj D. in Zorman M. (2017): Podpora umetne inteligence pri projektih prenove in upravljanja stavb.

S poznavanjem zgodovine gradenj in zgodovine predpisov lahko konstrukcijske elemente stavbe digitaliziramo in s pomočjo podatkovnega rudarjenja in algoritmi umetne inteligence poiščemo vzorce elementov v različnih stavbah. To nam pomaga pri skrajšanju časa in prihranku sredstev potrebnih za raziskovanje obstoječe stavbe, predvsem tam, kjer so se načrti skozi dolg obstoj izgubili. Digitalizacija obstoječe stavbe pomeni osnovo za nadaljnje modeliranje predvsem potresnega inženirstva, energetskih prenov, prenove stavb in novih konstrukcijskih obremenitev (npr. prenova podstrešij) in podobno.