Innovation: Fra energimærkningsdata til anvendelig viden – med AI – EMAI Projekt
Kunde: EMAI Projekt
Kort fortalt
4BC har været initiativtager til et innovationsprojekt, der viser potentialerne for at anvende AI på energimærkningsdata, så data kan blive mere tilgængelige for alle i Danmark.
Som initiativtager til EMAI-projektet (Forbedre udnyttelse af data fra energimærker med nye AI analysetekniker) har 4BC bygget bro mellem energimærkning og kunstig intelligens. I samarbejde med Alexandra Instituttet og CB Group har projektet udviklet en prototype på en AI-chatbot, der kan hente og præsentere energimærkningsdata på en tilgængelig måde – til gavn for håndværkere, energirådgivere og boligejere.
Energimærkningsdata skal være tilgængelige for alle
Energimærker indeholder værdifuld information om bygningers tilstand – type og antal vinduer, isoleringstykkelse, ventilation, pumper m.m. Men dataene er svære at tilgå og forstå for de håndværkere og rådgivere, der skal bruge dem i praksis. Konsekvensen er, at energimærkningsdata i dag sjældent indgår aktivt i tilbudsgivning, rådgivning og beslutninger om energiforbedringer.
Resultater
Prototype på AI-chatbot til energimærkningsdata
Projektet har udviklet en prototype, der kan svare på konkrete spørgsmål om bygningers energimæssige tilstand uden behov for manuel datagennemgang.
Grundlag for målgruppespecifikke løsninger
Projektet har dokumenteret et klart markedspotentiale for målgruppespecifikke AI-løsninger baseret på energimærkningsdata.
Bro mellem energimærkning og AI
Casen demonstrerer 4BC’s kernekompetence i at omsætte komplekse energidata til anvendelige AI-løsninger med reel værdi for praksis.
Nøgletal
- Innovationsprojekt – finansieret med 350.000 kr. af Energy Cluster Denmark
- 3 partnere – Alexandra Instituttet, CB Group og 4BC
- 550.000 aktive energimærker – = stort skaleringspotentiale