KIMBA: Mit KI zu nachhaltigem Bauen

TEXT Cihan Varli

Recycling statt Rohstoffverschwendung: Das Projekt KIMBA zeigt, wie Künstliche Intelligenz dabei hilft, Bauschutt hochwertig aufzubereiten. Recycelte Baustoffe können künftig nicht nur im Tiefbau, also für Straßen- und Infrastrukturprojekte, sondern auch im Hochbau, also für Wohn- und Bürogebäude, verwendet werden.

Die Herausforderung: Bauen ohne Raubbau

Die Baubranche ist einer der größten Rohstoffverbraucher in Deutschland: Jährlich werden rund 587 Millionen Tonnen Gesteinskörnungen eingesetzt – mit enormen Umweltfolgen. Dabei könnten viele dieser Materialien recycelt werden. Schon heute ersetzen rezyklierte Gesteinskörnungen (RC-Baustoffe) etwa 12,5 Prozent des Bedarfs. Der Großteil davon landet jedoch im Tiefbau. Für den Hochbau, der in Zukunft eine steigende Nachfrage verzeichnen wird, gelten höhere Anforderungen, vor allem an die Materialqualität.

Damit RC-Baustoffe künftig auch im Hochbau eingesetzt werden können, braucht es vor allem eines: verlässliche Qualitätssicherung. Genau hier setzt das vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) geförderte Forschungsprojekt KIMBA an.

Die Lösung: Künstliche Intelligenz im Bauschuttstrom

KIMBA steht für „KI-basierte Prozesssteuerung und automatisiertes Qualitätsmanagement im Recycling von Bau- und Abbruchabfällen“. Ziel des Projekts ist es, die Qualität recycelter Baustoffe automatisch und in Echtzeit zu überwachen – mithilfe modernster Sensorik und künstlicher Intelligenz.

Bisher wird die sogenannte Korngrößenverteilung, ein zentrales Qualitätsmerkmal von RC-Material, durch aufwändige Siebanalysen ermittelt. Das dauert, kostet und liefert oft nur lückenhafte Daten. KIMBA ersetzt diese Methode durch ein sensorbasiertes Inline-Monitoring: Kameras und bildgebende Sensoren messen die Partikelgröße direkt im Aufbereitungsprozess. Deep-Learning-Algorithmen analysieren die Bilder, klassifizieren das Material und erstellen automatisch ein digitales Qualitätsprofil.
 

Wie kann die Qualität solch einer Menge an Bauschutt effizient untersucht werden? (© Cihan Varli)

KIMBA geht das Problem mit sensorbasiertem Inline-Monitoring an. (© Cihan Varli)

Digitalisierung für mehr Nachhaltigkeit

KIMBA zeigt, wie digitale Technologien gezielt zur Lösung von Umweltproblemen beitragen können:

  • Mehr Transparenz, mehr Vertrauen: Die automatisierte Überwachung sorgt für nachvollziehbare Qualität – ein wichtiges Argument für Bauherr*innen, RC-Material zu verwenden.
     
  • Weniger Ausschuss: Durch die Echtzeitdaten lassen sich fehlerhafte Chargen frühzeitig erkennen und korrigieren.
     
  • Adaptive Steuerung: Ein KI-basiertes Assistenzsystem passt die Maschinenparameter automatisch an die Qualität des Eingangsmaterials an. Das verbessert die Produktqualität und verringert Produktionsausfälle.

Persönliche Einschätzung: Ein Gamechanger fürs Recycling

Die Forschenden hinter KIMBA sind überzeugt: Das Projekt kann ein echter Gamechanger für die Kreislaufwirtschaft im Bausektor werden. Durch die Kombination aus Sensorik, Big Data und KI entstehen neue Standards für Qualität und Vertrauen – Voraussetzungen dafür, dass RC-Baustoffe künftig auch in anspruchsvolleren Anwendungen eingesetzt werden.

Konkrete Umweltwirkung

Schon mit einer moderaten Marktdurchdringung ließen sich große Effekte erzielen: KIMBA könnte den Einsatz von RC-Material im Hochbau um 10–20 % steigern. Das würde bis zu 7,3 Millionen Tonnen Primärrohstoffe pro Jahr ersetzen – was dem 24-fachen Gewicht des Kölner Doms entspricht. Zudem könnten bis zu 639.000 Tonnen CO₂-Emissionen eingespart werden – so viel wie rund 6 Millionen Autofahrten von München nach Berlin verursachen würden.

Fazit: Digitalisierung trifft Ressourcenschutz

KIMBA zeigt beispielhaft, wie digitale Technologien konkret dazu beitragen können, die Kreislaufwirtschaft in der Bauindustrie zu stärken. Das Projekt verbindet Innovation mit Umweltverantwortung – und liefert damit nicht nur technische Lösungen, sondern auch Impulse für eine nachhaltigere Baukultur.

(© Cihan Varli)