Accelerating the Transition to Green Building Neighbourhoods: A New Decision Support Platform

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a methodological framework for developing and testing decision support platforms in real-world urban settings.

🏢実務担当者:Offers a concrete tool and insights for urban planners and developers aiming to create low-carbon neighbourhoods.

🏛政策担当者:Demonstrates how digital tools can support policy implementation for building decarbonization and community engagement.

グリーンビルディング・ネイバーフッド（GBN）は、エネルギー共有、グリーンモビリティ、社会的結束を通じて、持続可能でアクセスしやすく、低炭素な生活を促進する。地区をGBNの状態へと導くことは、ガバナンス、資金調達、市民参加、技術革新、アクセス可能なツールにおいて課題に直面している。BIMやデジタルツインなどの急速に進化する現在のデジタル技術は、リアルタイムの追跡と可視性を提供し、関係者間のより良い調整を促進し、早期の問題検出を容易にすることで、この移行を加速させる。新興の高度な意思決定インテリジェンスおよびデジタル意思決定プラットフォームは、人工知能（AI）、分析、大規模データセットを組み込んでいる。この統合により、さまざまなエコシステム全体にわたる自動化、最適化、およびデータ駆動型意思決定の一貫した提供が可能になる。我々は、EU H2020 PROBONOプロジェクト内での新しい意思決定支援プラットフォーム（DSP）の開発について報告する。PROBONO DSPは、マドリード、ダブリン、ブリュッセル、オーフス、ポルト、プラハの6つの「リビングラボ」で反復的にテストされており、それぞれ異なるライフサイクル段階にあり、エネルギー、排出、モビリティ、健康などのテーマに取り組むことを目指している。主要な機能には、BIMにおける社会的価値のデジタル化、大規模シナリオサンプリング、温熱快適性シミュレーションとモニタリング、モビリティベンチマーキング、異常検出、エネルギー投資比較が含まれる。リビングラボでの展開により、簡潔な概要と調整された推奨事項を通じて、情報共有、アイデア創出、ステークホルダー間の議論が強化された。モジュール式統合により、新興機能が可能になった。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Green Building Neighbourhoods (GBNs) foster sustainable, accessible, low‐carbon living through shared energy, green mobility, and social cohesion. Steering a neighbourhood towards GBN status faces hurdles in governance, financing, citizen engagement, technological innovation, and accessible tools. Current rapidly evolving digital technologies, such as BIM and Digital Twins, accelerate this transition by offering real-time tracking and visibility, fostering better coordination among stakeholders and facilitating early issue detection. The emerging advanced decision intelligence and digital decisioning platforms incorporate artificial intelligence (AI), analytics, and large datasets. This integration enables automation, optimisation, and the consistent delivery of data-driven decisions across various ecosystems. We report on the development of a novel Decision Support Platform (DSP) within the EU H2020 PROBONO project. The PROBONO DSP is iteratively tested in six “Living Labs” in Madrid, Dublin, Brussels, Aarhus, Porto, and Prague, each at different life‐cycle stages and seeking to address themes such as energy, emissions, mobility, and health. Key functionality includes digitalizing social values in BIM, large‐scale scenario sampling, thermal‐comfort simulation and monitoring, mobility benchmarking, anomaly detection, and energy‐investment comparison. Deployment in the Living Labs has enhanced information sharing, ideation, and stakeholder discussion through concise overviews and tailored recommendations. Modular integration has enabled emergent features.

• semanticscholar https://doi.org/10.66408/abc2.2026.23first seen 2026-05-15 21:35:51 · last seen 2026-06-17 05:22:43