Hoppa till huvudinnehåll
RISE logo

Artificiell intelligens identifierar renoveringsbehov

Miljonprogrammet som byggdes på sextio- och sjuttiotalet är i akut behov av både energieffektivisering och renovering. Genom att koppla ihop maskininlärning med befintliga data om fastigheterna är målsättningen att identifiera mönster som visar vilka åtgärder som behöver vidtas och var. På sikt ska informationen bidra till regeringens mål om Sverige som ett fossilfritt välfärdsland 2045.

Enligt rapporten ”Renoveringskompetens” (2018) finns det idag 800.000 lägenheter i Sverige som är i behov av renovering. De främsta anledningarna till att renoveringar har skjutits på är kompetensbrist och brist på lönsamhet för fastighetsägaren. 

Data finns redan idag

Sverige har idag en omfattande databas med fakta om våra flerbostadshusbestånd (bland annat miljonprogrammet). Genom att använda maskininlärning på denna data ska prioriteringar för renoveringsåtgärder identifieras.

– Det finns mycket information om byggnader, som byggår, ägandeform, värmesystem och byggnadstyp. Men det finns också information som är viktig vid energieffektivisering, som inte finns i några register och som ofta hör ihop med byggnadstypen, exempelvis takutformning och fasadmaterial. Den informationen ska vi predicera och föra ihop med befintlig information, förklarar Claes Sandels, forskare på RISE.

– Genom maskininlärning kan vi hitta samband i bostadsbeståndet som ännu inte är beskrivna. Vi kommer därmed skapa ny information som kan leda till stor nytta när det kommer till val av renoveringsåtgärder, säger Claes Sandels vidare.

Med hjälp av artificiell intelligens och maskininlärning kan både kända och icke kända mönster i byggnaderna identifieras. Mönster som i sin tur kan ge bättre kostnadsuppskattningar för energieffektivisering, och förhoppningsvis kopplas till en prioriterad åtgärdsplan.

Kända och okända mönster

AI-verktygen identifierar olika kategorier av byggnader genom att kombinera byggnadsspecifik

– Genom detta kan vi få en uppfattning om vilka renoveringskoncept som är lämpliga för vilka byggnader och vilka styrmedel som kan bidra till att fastighetsägare renoverar sina byggnader på ett effektivt sätt, berättar Kristina Mjörnell, Affärs- och innovationsområdeschef på RISE. information från nationella databaser tillsammans med analys av bilder på byggnader.

    Riskprediktering 

    Utöver att skapa ett nytt underlag för myndigheter så finns även en förhoppning om att maskininlärningsmetoderna kan appliceras inom andra fält än energi inom byggnadsbeståndsforskningen. Ett stort problemområde i byggnadsbeståndet är förekomsten av olika farliga ämnen. Det blir dyrt, omständligt och till och med farligt när man påträffar farliga ämnen vid renoveringar. Förhoppningen är att använda samma metoder för identifiering av renoveringspotential till att även kunna prediktera risker.


    Under 2019 ska Boverket och Energimyndigheten ta fram ett förslag på en uppdaterade nationell renoveringsstrategi för Sverige. Strategin ska bland annat innehålla en färdplan som säkrar en hög grad av energieffektivitet samt utfasning av fossila bränslen, och på sikt bidra till regeringens mål om fossilfrihet 2045.

    Profile image

    Kristina Mjörnell

    Affärs- och innovationsområdeschef

    +46 10 516 57 45
    kristina.mjornell@ri.se

    Läs mer om Kristina