AAP : Driving Urban Transitions / Horizon Europe
Titre: BEAM ME UP ! Building Stock Models for Circular Urban Development
Consortium :
- SINTEF, Norway
- Aalborg University, Denmark
- RISE, Sweden
- Trøndelag county Norway
- CEA, France
- ENSAG/MHA, France
Abstract :
Beam me up! aims to enhance building stock models for circular urban development by incorporating diverse data sources to predict construction material streams for reuse, repurposing, and recycling. Leveraging circular economy principles, the project supports the building sector in reducing environmental impacts and fostering sustainable urban growth. To address gaps in current models, Beam me up! will integrate both top-down and bottom-up data, including spatial data, building codes, and specific building characteristics, to produce accurate models reflecting real-world building stocks across varied regions. By incorporating machine learning and advanced estimation techniques, the project aims to enhance model granularity, allowing for precise predictions of material streams and supporting efficient resource planning and circular strategies
Résumé :
« Beam me up ! » vise à améliorer les modèles du parc immobilier en vue d’un développement urbain circulaire, en intégrant diverses sources de données afin de prévoir les flux de matériaux de construction destinés à la réutilisation, à la reconversion et au recyclage. S’appuyant sur les principes de l’économie circulaire, le projet aide le secteur du bâtiment à réduire son impact environnemental et à favoriser une croissance urbaine durable. Pour combler les lacunes des modèles actuels, Beam me up! intégrera des données à la fois descendantes et ascendantes, notamment des données spatiales, des codes de construction et des caractéristiques spécifiques des bâtiments, afin de produire des modèles précis reflétant le parc immobilier réel dans diverses régions. En intégrant l’apprentissage automatique et des techniques d’estimation avancées, le projet vise à améliorer la granularité des modèles, permettant ainsi des prévisions précises des flux de matériaux et favorisant une planification efficace des ressources ainsi que des stratégies circulaires.
Traduit avec DeepL.com (version gratuite)
Lien : https://scanr.enseignementsup-recherche.gouv.fr/projects/ANR-25-DUTP-0003