KI-Tools zur Grundrissoptimierung

Michael Schuster: Mit dem KI-Dialog der DBZ sind wir heute zu Gast im Architekturbüro “AllesWirdGut” in München. Wird mit KI alles noch besser? Oder wird es erst mit Menschen richtig gut?

Jan R. Krause: Jan Fischer von “AllesWirdGut” hat uns von Mitarbeitern berichtet, die mit Talent, Erfahrung und ihrem Wissen über Nutzeranforderungen, Bauordnung, Brandschutz und Fördermöglichkeiten wahre Grundrissexperten sind. Und die mit ihrem spezifischen Know-how bei veränderten Rahmenbedingungen in kürzester Zeit Grundrissanpassungen vornehmen, Varianten und Alternativen aufzeigen, die zum Ort, zur Aufgabe und zum Budget passen. So komplex und passgenau müsste eine KI erstmal trainiert werden.

Michael Schuster: Kann genau das nicht optimal mit KI-Tools gelöst werden? Diese arbeiten datenbasiert und müssten doch dieses Wissen vervielfältigen können? Wie gut eignen sich KI-Tools, um Grundrisse zu optimieren?

Jan R. Krause: Es freut mich, dass Du mit der Frage eröffnest, wie man mit KI Grundrisse optimieren und nicht Grundrisse entwerfen kann. Denn was KIs gut können, ist Muster erkennen. Wenn es also darum geht, zu optimieren, können wir mit der KI verschiedene Grundrisse, die wir entworfen haben, einlesen und auffordern, eine Gegenüberstellung vorzunehmen. Der Prompt könnte lauten: „Erklär mir die Vor- und Nachteile verschiedener Grundrisse: Wie verhalten sich Nutzflächen zu Verkehrsflächen? Welche Informationen kannst Du (ich duze die KI immer) auslesen zu Belichtung, Flexibilität, Eignung für Modulbau oder konventionelle Bauweisen? Mach mir eine anschauliche Gegenüberstellung in Tabellenform.“ So erhalten wir eine übersichtliche Bewertung für eine Vielzahl von Varianten. Selbst eine Universal-KI wie ChatGPT liefert hier überraschend gute Ergebnisse.↓

Michael Schuster: Das klingt vielversprechend. Kann es so gelingen, dass Bauherren, denen wir Entwürfe vorstellen, auf diese Weise befähigt werden, Varianten besser zu verstehen und deren Qualitäten zu erkennen?

Jan R. Krause: So wie ich die Auftraggeber-Auftragnehmer-Situation zwischen Bauherren und Architekten erlebe, ist das Briefing, das wir als Architekten bekommen, häufig nicht sehr präzise. Oft ist auf Auftraggeberseite nicht eindeutig klar, was sie wirklich braucht oder welche Optionen sich bieten. Wenn wir an den Wohnungsbau denken, müssen wir darüber sprechen, welche Wohnungsgrößen, welches Verhältnis von kleinen zu großen Wohnungen, welches Verhältnis von öffentlich geförderten Wohnungen zu frei finanzierten oder frei vermietbaren Wohnungen, welche Art von Mischnutzung in Verbindung mit kommerziellen Angeboten geschaffen werden soll. Da ist die Expertise von Architektinnen und Architekten gefragt, die nicht einfach einen Grundriss anbieten, sondern die als Unternehmens- und Lebensberater auftreten. Sie stellen verschiedene Optionen vor, um im Dialog die beste Lösung zu entwickeln und Argumente zu liefern für eine soziale Mischung, eine ökonomische Optimierung, eine nachhaltige Perspektive oder für Alternativen in Bauweise und Konstruktion.

Michael Schuster: Kann man sagen, dass die KI Architektur für Nicht-Architekten verständlicher macht?

Jan R. Krause: Um in einem frühen Entwurfsstadium eine Orien­tierungshilfe an die Hand zu geben, kann eine begleitende KI-Auswertung verschiedener Szenarien nützlich sein. Grundrisse und Schnitte sind so etwas wie gezeichnete Röntgenbilder eines Hauses. Nicht viele sind in der Lage, in solchen Bildern Qualitäten oder Unterschiede zu erkennen. Da kann es hilfreich sein, diese über Beschreibungen und Werte in tabellarischer Form vergleichbar zu machen. So können wir KI-gestützt eine Gesprächsgrundlage schaffen, um Optimie­rungsziele zu definieren, die wir im nächsten Schritt in die planerische Anpassung der Grundrisse übersetzen.

Michael Schuster: Bis jetzt ging es um Analyse und Optimierung. Können KI-Tools auch Grundrisse planen?

Jan R. Krause: Auch für die Planung gibt es Tools. „Plan Finder“ zum Beispiel ist ein AI-Plan-Generator und eignet sich als Plugin für Revit, um automatisierte Entwürfe für Wohngebäude zu erstellen. „Spaceplanning“ ist ein Tool, das nicht mit einem Standort beginnt, sondern mit dem Raumprogramm. Die Liste der erforderlichen Räume werden dann automatisiert zu einem Gebäude zusammengefügt. Das ist noch kein architektonischer Entwurf, hilft aber bei der Organisation komplexer Raumprogramme. „Finch“ ist ein KI-Tool zum Erstellen von Aufteilungen innerhalb bestimmter Gebäude­volumen. Beeindruckend ist die Echtzeitverbindung zu Rhino, Grasshopper oder Revit. Gut entwickelt speziell für Wohnungsbau im städtischen Kontext ist das KI-Tool „Spacio“.

Michael Schuster: Auch für die Anpassung an die verschiedenen Landesbauordnungen könnte ich mir die KI als hilfreiches Tool vorstellen.

Jan R. Krause: Alles, was regelbasiert ist, ist eine denkbare Aufgabe für Künstliche Intelligenz, um schnell zu überprüfen, ob alle Regeln beachtet sind oder ob es innerhalb dieser Regeln noch interessante Varianten gibt. Dazu gehört zum Beispiel die Überprüfung von Fluchtweglängen, Brandschutz­as­pek­ten und Barrierefreiheit. Da könnten wir als Architektinnen und Architekten eine große Unterstützung durch KI bekommen. Dafür muss die KI aber gut trainiert sein. „BIM Permit“ ist eine deutsche Software, die automatisierte Prüfungen der Bauvorschriften für BIM-Modelle anbietet und befindet sich bereits in der Implementierungsphase bei mehreren Baubehörden. „BauGPT“ verspricht schnelle Auskunft zu den spezifischen Anforderungen unterschiedlicher Landesbauordnungen, ist jedoch noch nicht mit 3D-Modellen verknüpft. Im städtebaulichen Maßstab liefern „Syte“ und „PropertyMax“ belastbare Ergebnisse für Projektentwicklung, Potenzialeinschätzung und Nachhaltigkeitsbewertung.

Michael Schuster: Gerade die Nachhaltigkeitsbewertung ist von wachsendem Interesse. Wie weit lässt sich das aus einem Grundriss ablesen?

Jan R. Krause: Im Grundriss sehen wir Gebäudetiefe und Belichtung, aber erst in Verbindung mit Lage, Ausrichtung, Zonierung, Raumhöhe, Konstruktion und Materialisierung können wir im Entwurfsprozess zu einer Annäherung an die Nachhaltigkeitsbewertung kommen. Jetzt wird es richtig komplex. Interessant ist in diesem Zusammenhang „Metabuild“. Das KI-Tool generiert Gebäudeentwürfe auf Grundlage städtebaulicher Vorgaben sowie der Material- und Systemanforderungen der Architekten. Jede generierte Variante wird hinsichtlich Raumeffizienz, Kosten, Komfort und Nachhaltigkeit bewertet. Ebenfalls für die entwurfsbegleitende Nachhaltigkeitsbewertung gedacht ist „Cove-Tool“. Und ganz neu: Das Projekt „Aurora“ von Graphisoft zur Unterstützung in den Bereichen Architektur, Stadtplanung und Immobilienentwicklung. Die Cloud-Plattform für frühe Entwurfs- und Machbarkeitsstudien verspricht die Planungsoptimierung durch Nachhaltigkeits- und Performance-Analysen.

Michael Schuster: Woher kommen die Trainingsdaten und Referenzprojekte für diese spezifischen architektonischen KI-Tools?

Jan R. Krause: Anders als bei Sprachmodellen, wo Millionen Menschen die öffentlich verfügbaren KIs täglich trainieren, können wir bei Grundrissen und Plänen kaum auf diese Schwarmintelligenz zurückgreifen, da es nicht viel öffentlich geteiltes Planmaterial gibt. In der Regel ist dies das Spezial-Know-how der einzelnen Architekturbüros. Wir sprachen eingangs über talentierte Mitarbeiter für die Grundrissplanung. Diese müssten die KI bürointern trainieren. Dazu müssten sie die Grundrisse systematisch klassifizieren, kennzeichnen und bewerten.

Michael Schuster: Läuft ein Architekturbüro nicht Gefahr, seine Bedeutung zu verlieren, wenn es auf diese Weise sein Know-how auch anderen zur Verfügung stellt?

Jan R. Krause: Wissen ist die einzige Ressource, die sich vermehrt, wenn man sie teilt. Darin besteht eine große Chance. Deshalb bin ich grundsätzlich ein Freund von Open-Source-Modellen. Gleichzeitig gilt es natürlich, verantwortungsbewusst mit Daten umzugehen. Es geht um Urheberrecht und um den sensiblen Umgang mit Kundendaten, die wir nicht ohne weiteres in eine KI geben und damit der Öffentlichkeit zur Verfügung stellen dürfen.

Michael Schuster: In gedruckter Form tun wir das ja regelmäßig. Wenn wir hier in der DBZ Grundrisse und Schnitte abbilden, ist das natürlich mit Architekten und Bauherren abgestimmt.

Jan R. Krause: Genauso könnte es auch digital funktionieren: Dieses freigegebene Material von Fachzeitschriften und Verlagen könnte wertvolles Trainingsmaterial für eine KI sein. Ganz ähnlich war ja die Idee von Ernst Neufert, der übrigens vor 125 Jahren geboren wurde. Seine Bauentwurfslehre ist die große Datensammlung über Standards von Maßen und räumlichen Dimensionen, die für Millionen Planer weltweit Orientierung stiftet – inzwischen in der 44. Auflage erschienen. Ich könnte mir eine „Neufert-KI“ vorstellen, die dieses Wissen automatisiert in den Entwurfsprozess einspeist.

Michael Schuster: Besteht so nicht die Gefahr der extremen Vereinheitlichung?

Jan R. Krause: Auch Ernst Neufert wollte keine Vereinheit­lichung. Er nannte den „Menschen als Maß und Ziel“. Im Vorwort zur ersten Auflage des Buches von 1936 schreibt er: „Der Mensch ist aber nicht nur ein leibliches Wesen, das Raum braucht. Die gefühlsmäßige Seite ist nicht minder wichtig. Wie man einen Raum bemisst, aufteilt, bemalt, belichtet, betritt und einrichtet, ist von größter Bedeutung dafür, wie er empfunden wird.“ Für atmosphärische Material- und Raumstudien eignet sich das bildgenerierende KI-Tool „Nano Banana“. Fühlen und Empfinden aber kann keine KI. Dafür braucht es den Menschen, die Architektin und den Architekten.

Michael Schuster: Trotzdem erleben wir auch ohne KI bei bezahlbarem Wohnraum im Massenwohnungsbau eine gewisse Gleichförmigkeit durch Kostendruck und Standardisierung.

Jan R. Krause: Im Bereich des geförderten Wohnungsbaus müssen bestimmte Vorgaben erfüllt sein. Interessant wird es, wenn wir die KI als Sparring-Partner im Entwurfsprozess verstehen, der uns an bestimmte Regeln erinnert, und wir als Architektinnen und Architekten beginnen, diese Standards in Frage zu stellen, weil vielleicht bessere Qualitäten entstehen, wenn wir nicht wie gefordert eine abgeschlossene Küche im geförderten Wohnungsbau als Laborküche mit Tür einbauen müssen, sondern uns erlauben, den Raum zu öffnen, um eine größere Flexibilität und damit eine größere Wohnqualität zu schaffen. Ich könnte mir vorstellen, dass eine KI, die erstmal Standards dupliziert und Routinen bedient, kein schlechter Sparringpartner ist, um diese dann mit kreativem Geist zu spiegeln und weiterzudenken.

Michael Schuster: Wie können wir denn gewährleisten, dass ein Entwurf noch eine gewisse Handschrift trägt?

Jan R. Krause: Die Handschrift bildet sich ja nicht allein im Grundriss ab. Am Ende geht es um ein ganzes Haus, um klima­angepasste Architektur in einem stadträumlichen Kontext. Da bleibt im Entwurfsprozess reichlich Gestaltungsraum für Architekten. Individualisierung entsteht im Dialog mit Bauherr, Nutzer, Nachbarschaft. Dieses Kommunikationsmanagement nimmt uns die KI nicht ab.

Michael Schuster: Wird Entwerfen mit KI also zu einer Art ­Hybridlösung, bei der die künstliche Intelligenz die Basics übernimmt und der Architekt, die Architektin dann den Feinschliff vornimmt?

Jan R. Krause: Es gibt unterschiedliche Workflows für die KI-Nutzung. Die KI kann auf Basis eines Lageplans und eines entsprechenden Promptings einen Vorschlag machen, der dann als Gesprächsgrundlage für den Entwurf dient, um ihn mit dem kreativen Potenzial der Architekten zu überformen. Und dann kann die KI wieder optimieren. Oder umgekehrt: Der Architekt skizziert und die KI konkretisiert. In jedem Fall wird die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine ein Loop sein. Wer den Anfang macht, kann von Fall zu Fall unterschiedlich sein.

Michael Schuster: Was ist denn eigentlich unsere Perspektive, wenn wir von Optimierung sprechen? Geht es nur um Effizienz? Oder geht es darum, auf einer vorgegebenen Fläche variabler zu sein? Laut statistischem Bundesamt hat heute jeder Einwohner im Schnitt 49,2 m² Wohnfläche in Deutschland. 1991 waren es durchschnittlich noch 34,9 m² pro Person. Heute stellt sich die Frage nach der Suffizienz: Darf es auch etwas weniger sein?

Jan R. Krause: Suffizienz, wie ich sie verstehe, heißt nicht einfach Verzicht, sondern zugleich Erhalt von Qualitäten zum Beispiel über offenere, flexiblere Grundrisskonstellationen. Da stößt die KI (noch) an ihre Grenzen. Denn die KI kann ja nur Muster erkennen und replizieren, was es schon gab. Hier ist die Kreativität, Erfahrung und Kompetenz von Architektinnen und Architekten gefragt, um auf 75 m² die gleiche Funktionalität und Raumqualität wie auf 80 m² zu entwickeln.

Michael Schuster: Wer hat denn überhaupt Interesse an Suffizienz? Weniger ist ja nicht gerade populär?

Jan R. Krause: Ich beobachte im Wohnungsbau, Bürobau und Schulbau immer mehr Menschen, die sich mit diesem Gedanken befassen. Suffizienz bedeutet nicht „Reduktion“, sondern stellt die Frage nach dem tatsächlichen Bedarf. Es geht um Konzentration auf das Wesentliche. Es geht um den bewussten und verantwortungsbewussten Umgang mit Raum, Ressourcen, Material, Energie. In der Medizin beschreibt Suffizienz die ausreichende Funktionstüchtigkeit und Leistungsfähigkeit eines Organs. Wer die Frage nach Suffizienz stellt, muss gleichzeitig prüfen, was ist insuffizient? Ab wann ist es unzureichend, ungenügend? Auch Suffizienz hat eine gesunde Untergrenze.

Michael Schuster: Kommen wir über die Suffizienz-Debatte zu einer neuen Nutzerorientierung?

Jan R. Krause: Ich glaube, die Frage nach dem Nutzerverhalten bekommt eine neue Bedeutung. Und KI-gestützt können wir in ganz anderem Umfang Nutzerbedürfnisse berücksichtigen. Insbesondere für die Planung des Wohnumfelds kann das von Bedeutung sein. Das heißt nicht, dass jeder Wunsch in Erfüllung geht. Aber es können mehr Stimmen gehört werden, zum Beispiel aus anderen Sprachen und aus Kreisen, die sich bisher nicht in herkömmliche Partizipationsverfahren eingebracht haben. „Urbanist AI“ ist ein solches Tool, das sich gut zur Partizipation in Bürgerwerkstätten eignet.

Michael Schuster: Bei allem Potenzial, das Künstliche Intelligenz bietet, besteht aber auch das Risiko, dass die KI sich irrt, Fehler macht, halluziniert. Wer kuratiert und validiert die Daten, mit denen die KI-Tools trainiert werden, und wer trägt die Verantwortung für automatisierte Normenchecks?

Jan R. Krause: Die Frage ist leicht zu beantworten, weil jede KI sie uns täglich gibt. Die Verantwortung trägt der Mensch, nicht die KI. Im Kleingedruckten jeder KI steht wie bei ChatGPT: „ChatGPT kann Fehler machen. Bitte prüfe wichtige Informationen.“ Oder je nach Version: „Kann ungenaue oder falsche Informationen enthalten.“ Das übersehen wir häufig. Die Antworten, die wir bekommen, werden oft so überzeugend vorgetragen, dass man sie ungeprüft für wahr oder richtig halten mag. Jedoch müssen wir uns immer in Erinnerung rufen, dass die Funktionsweise von KIs auf dem Erkennen von Mustern und der Kombination auf Basis statistischer Häufung basiert. Die KI versteht nicht im menschlichen Sinn – sie berechnet Wahrscheinlichkeiten. Neue Studien zeigen, dass die Fehlerquote von LLMs (Large Language Models) im Antwortverhalten inzwischen bei bis zu 45 Prozent liegt. Vor einem Jahr lag sie noch bei 18 Prozent. Wir erleben eine KI-Verschmutzung durch Schwarmintelligenz. Natürlich hängt die Fehlerquote auch stark vom Themengebiet, von der Fragestellung und vom Modell-Stand ab.

Michael Schuster: Vielleicht ist der Schwarm gar nicht so intelligent?

Jan R. Krause: Intelligent sind die Experten. Bevor der Schwarm die KI mittrainiert hat, wurde sie über viele Jahre von Experten mit Expertenwissen trainiert. Im Fall der Spezial-KIs für Architekturanwendungen gehe ich von einer geringeren KI-Verschmutzung aus. Denn diese von Experten trainierten KIs werden von Experten genutzt und damit eher sogar besser, zum Beispiel wenn sie weiter mit aktuellen, genehmigten, rea­lisierten und abgerechneten Bauvorhaben trainiert werden.

Michael Schuster: Das erinnert mich an ein Gespräch mit einem ehemaligen Professor aus München, der sagte: „Aus dem Internet hole ich mir lediglich Informationen. Wissen generiere ich anders.“