Kan AI renovatieadvies versnellen? ThermAI onderzocht het voor lokale besturen

Het project leverde geen kant-en-klare oplossing op die vandaag alle menselijke tussenkomst overbodig maakt. Wel tonen de resultaten aan dat een groot deel van de verwerking van thermografische beelden geautomatiseerd kan worden. Daarmee legt ThermAI de basis voor efficiëntere renovatiecampagnes en nieuwe toepassingen voor lokale besturen en energiehuizen. 

Van thermocar naar slimme beeldanalyse

WVI beschikt al jaren over een thermocar die al rijdend warmtebeelden van woningen maakt. Die beelden worden vervolgens gebruikt tijdens thermoloketten, waar inwoners hun woning kunnen bespreken met een renovatieadviseur.

Dat systeem werkt goed, maar vraagt veel tijd voor het verwerken en interpreteren van de beelden. ThermAI vertrok daarom vanuit een duidelijke vraag: kan technologie een deel van dat werk overnemen?

Om dat te onderzoeken werd een platform ontwikkeld dat verschillende stappen in de verwerking automatiseert. Het systeem selecteert automatisch de meest bruikbare foto van een woning, herkent gevelelementen zoals ramen, deuren en daken en analyseert vervolgens mogelijke warmteverliezen. Ook de opslag en ontsluiting van de gegevens werd geautomatiseerd.

AI als hulpmiddel, niet als doel

De naam ThermAI laat vermoeden dat artificiële intelligentie centraal stond in het project. In de praktijk bleek de werkelijkheid iets genuanceerder.

AI werd met succes ingezet voor de herkenning van objecten op gevelbeelden. Daardoor kan het systeem automatisch onderscheiden waar zich bijvoorbeeld ramen, deuren of dakdelen bevinden. Voor de interpretatie van warmteverlies bleek klassieke softwarelogica echter vaak beter geschikt dan artificiële intelligentie.

Een van de belangrijkste lessen uit het project is dan ook dat AI niet altijd het antwoord is. De grootste winst zat uiteindelijk in de combinatie van verschillende technologieën die samen het proces efficiënter maken.

Waardevolle lessen voor lokale besturen

Het project bevestigde dat een belangrijk deel van de verwerking van thermografische beelden geautomatiseerd kan worden. Tegelijk werd duidelijk dat de kwaliteit van de resultaten sterk afhankelijk blijft van de kwaliteit van de beelden zelf.

Daardoor is het systeem vandaag nog niet volledig inzetbaar als automatische vervanger van renovatieadviseurs. Voor individuele woningen blijven menselijke controle en interpretatie noodzakelijk. Toch zien de projectpartners heel wat potentieel voor toepassingen op grotere schaal.

Voor collectieve analyses van straten, buurten of wijken blijkt de technologie bijzonder interessant. Daar zijn kleine afwijkingen minder problematisch en kunnen lokale besturen sneller inzicht krijgen in gebieden waar renovatie-inspanningen het meeste effect kunnen hebben.

Bouwen aan een Vlaamse aanpak

Naast de technologische ontwikkeling werd ook gewerkt aan standaarden en kennisdeling. Via een OSLO-traject werd een applicatieprofiel voor thermografische gevelanalyse uitgewerkt. Dat moet toekomstige gegevensuitwisseling tussen systemen eenvoudiger maken.

Bovendien kijken verschillende organisaties ondertussen naar vervolgtrajecten. WVI, Stad Gent, IOK, IGEMO en VITO onderzoeken hoe de bouwstenen uit ThermAI verder kunnen worden ingezet met andere apparatuur, zoals thermografische handcamera's en drones. Daardoor hoeft niet elke organisatie opnieuw van nul te beginnen.

Meer dan een technologisch experiment

De belangrijkste opbrengst van ThermAI is misschien niet de technologie zelf, maar de kennis die werd opgebouwd over hoe lokale besturen renovatiebeleid kunnen ondersteunen met data en automatisering.

Het project toont aan dat artificiële intelligentie lokale besturen kan helpen om efficiënter te werken, zonder de expertise van renovatieadviseurs te vervangen. Door repetitieve taken te automatiseren, ontstaat meer ruimte voor wat echt telt: bewoners begeleiden bij het verduurzamen van hun woning.

ThermAI laat daarmee zien hoe technologie kan bijdragen aan een grotere renovatiegolf, niet door mensen te vervangen, maar door hen beter te ondersteunen.