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„Weide und Lehm statt Stahlbeton“ – Forschende am Karlsruher Institut für Technologie nutzen KI für die Senkung der Klimagasemissionen im Bausektor - Campus-Report am 06.08.2024

Autor

Stefan Fuchs

Interviewter

Moritz Dörstelmann

Beteiligtes Institut

Studium Generale. Forum Wissenschaft und Gesellschaft (FORUM)
Fakultät für Architektur (ARCH)
Institut Entwerfen und Bautechnik (IEB)

Genre

Beiträge rund ums KIT

Beschreibung

Künstliche Intelligenz und Roboter werden bald auch den Bausektor auf den Kopf stellen. Die große Chance: ein konsequenter Einsatz der Digitalisierung könnte einen entscheidenden Beitrag dazu leisten, die großen Nachhaltigkeitsprobleme des Bauens zu lösen. Der Bausektor ist für 40% der Treibhausgasemissionen verantwortlich. Zudem werden traditionelle Baustoffe wie Beton und Holz immer knapper und entsprechend teuer. Eine Forschungsgruppe an der Architekturfakultät des Karlsruher Instituts für Technologie verarbeitet deshalb nachwachsende Rohstoffe wie Weiden und Flachs, um mithilfe von Robotern ein Verbundmaterial herzustellen, dass es mit Stahlbeton durchaus aufnehmen kann. Das Schöne daran, die innovativen Materialien sind kostengünstig und auch noch voll recyclebar. Zusätzlich könnte so das so teuer gewordene Holz, sehr viel sparsamer eingesetzt werden.

Schlagwörter

Nachwachsende Baumaterialien, Recycling, Kreislaufwirtschaft, Klimagase, Torf, Feuchtgebiete, Wiedervernässung, Weiden, Lehm, Kombibaustoffe, Stahlbeton, Künstliche Intelligenz, Robotik, Vorfertigung, Flachs, Flachdeckenelemente, Holz, Restholz, CO2-Speicherung, Fachwerkkonstruktion, Materialeinsparung, Leichtbau, Baukosten, gewachsene Ressourcen, Laminierung, Engineered Wood, Bilderkennungs-Algorithmen, Vermarktung

Laufzeit (hh:mm:ss)

00:13:03

Serie

Campus-Report

Publiziert am

01.07.2024

Fachgebiet

Architektur, Regionalwissenschaft, Städtebau

Lizenz

Creative Commons Namensnennung 4.0 International

Audiobitrate 96852 bps
Audio Kanäle 1
Audio Codec mp3
Audio Abtastrate 44100 Hz
Gesamtbitrate 96853 bps
Container mp3
Dauer 783.124898 s
Dateiname DIVA-2024-127_mp3.mp3
Dateigröße 9.481.062 byte

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