Wie funktioniert die KI in MinoSketch?

MinoSketch nutzt mehrere KI-Verfahren, die zusammenwirken, um aus Ihren Wünschen einen konkreten Architekturentwurf zu erzeugen. Dieser Artikel erklärt die Grundprinzipien – ohne Fachjargon und ohne KI-Vorkenntnisse.

Trainieren statt Programmieren

Klassische Software folgt festen Regeln, die ein Programmierer vorgibt: „Wenn das Grundstück kleiner als 100 m² ist, dann plane maximal zwei Zimmer." Solche Regeln stoßen bei komplexen Aufgaben wie dem Gebäudeentwurf schnell an Grenzen – die Vielfalt der Möglichkeiten ist schlicht zu groß, um sie in Wenn-Dann-Regeln abzubilden.

Künstliche Intelligenz geht einen anderen Weg: Statt dem Computer Regeln vorzugeben, zeigt man ihm viele Beispiele und lässt ihn die Muster selbst erkennen. Das nennt man Trainieren. Ähnlich wie ein angehender Architekt, der hunderte Entwürfe studiert und dabei ein Gespür für gute Lösungen entwickelt, lernt die KI aus realen Vorbildern.

MinoSketch wurde auf Basis tausender realer Architektenentwürfe trainiert. Das System hat dabei gelernt, welche Raumaufteilungen in der Praxis funktionieren, wie Räume typischerweise zusammenhängen und welche Proportionen zu einem stimmigen Entwurf führen.

Vom Wunsch zum Entwurf – in drei Stufen

Der Weg von Ihren ersten Vorstellungen bis zum fertigen Grundriss durchläuft drei aufeinander aufbauende Stufen:

Stufe 1: Was wird gebraucht? – Das Raumprogramm

Bevor ein Grundriss gezeichnet werden kann, muss feststehen, welche Räume das Gebäude enthalten soll – das sogenannte Raumprogramm. MinoSketch erzeugt einen ersten Vorschlag automatisch, indem es die Gegebenheiten vor Ort berücksichtigt:

• Grundstück – Größe, Form und Erschließungsrichtung bestimmen, was realistisch auf die Fläche passt.
• Umgebung – Gebäudehöhen, Dachformen und Grundflächen der Nachbarbebauung fließen ein, damit der Entwurf ins Umfeld passt.
• Bebauungsplan – Wo vorhanden, werden die planungsrechtlichen Vorgaben berücksichtigt.

Aus diesen Informationen erzeugt die KI einen ersten, plausiblen Vorschlag: eine Liste von Räumen mit ungefähren Größen, Geschosszuordnungen und sinnvollen Verbindungen untereinander. Dabei nutzt sie die Muster, die sie aus den realen Entwürfen gelernt hat – zum Beispiel, dass ein zweigeschossiges Einfamilienhaus in der Regel ein Treppenhaus braucht, oder dass Küche und Essbereich oft nebeneinander liegen.

Stufe 2: Der Dialog – Ihre Wünsche einarbeiten

Der automatische Vorschlag ist ein Ausgangspunkt – kein fertiges Ergebnis. Im Chat mit dem Entwurfsassistenten passen Sie das Raumprogramm an Ihre Vorstellungen an. MinoSketch nutzt dafür ein großes Sprachmodell (LLM), das Ihre Eingaben in natürlicher Sprache versteht:

• „Ich brauche drei Kinderzimmer"
• „Die Küche soll offen zum Wohnzimmer sein"
• „Kein Balkon, dafür eine größere Terrasse"

Das Sprachmodell übersetzt Ihre Wünsche in konkrete Anpassungen am Raumprogramm. Im Blasendiagramm sehen Sie in Echtzeit, wie sich Ihr Entwurf verändert. So entsteht Schritt für Schritt ein Raumprogramm, das Ihre persönlichen Vorstellungen mit den baulichen Gegebenheiten verbindet.

Stufe 3: Der Entwurf – vom Plan zum Grundriss

Sobald das Raumprogramm steht, übernimmt ein weiteres KI-Verfahren: Reinforcement Learning (RL) – zu Deutsch etwa „Lernen durch Belohnung".

Was ist Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning ist das gleiche Prinzip, mit dem KI-Systeme gelernt haben, Schach- und Go-Weltmeister zu schlagen: Ein Agent (die KI) führt Aktionen aus, bewertet das Ergebnis und lernt über viele Versuche hinweg, welche Strategien zu guten Resultaten führen. Gute Ergebnisse werden „belohnt", schlechte „bestraft" – so entwickelt der Agent eigenständig immer bessere Lösungsstrategien.

In MinoSketch ist der Agent ein virtueller Architekt, der gelernt hat, Grundrisse zu entwerfen. Stellen Sie sich vor, dieser Architekt hätte Millionen von Entwurfsversuchen durchgespielt und dabei ein Gespür dafür entwickelt, welche Anordnungen funktionieren und welche nicht.

Vom Groben ins Feine – hierarchisches Vorgehen

Wie ein erfahrener Architekt arbeitet auch die KI hierarchisch – von großen Entscheidungen zu kleinen Details:

1. Zonierung – Welche Bereiche des Grundstücks werden wie genutzt? Wo liegt der Eingang, wo der Garten? Wie werden die Geschosse aufgeteilt?
2. Räume anordnen – Die einzelnen Räume werden platziert, verschoben und in ihrer Größe angepasst, bis alle Verbindungen stimmen und die Proportionen passen.
3. Details ausarbeiten – Wandstärken, Türpositionen und Fensteröffnungen werden festgelegt.

Auf jeder Ebene trifft der RL-Agent Entscheidungen, die den Rahmen für die nächste Ebene setzen. Grobe Fehler in der Zonierung werden nicht erst bei der Wandplanung bemerkt – das System arbeitet von Anfang an zielgerichtet.

Bewertung in Echtzeit

Bei jedem Schritt bewertet die KI das Zwischenergebnis anhand vieler Kriterien gleichzeitig: Stimmen die Raumgrößen? Sind alle gewünschten Verbindungen vorhanden? Bekommen die Räume genug Tageslicht? Ist die Konstruktion realistisch umsetzbar? Liegt das Treppenhaus an der richtigen Stelle? Diese Bewertungskriterien wurden aus der architektonischen Praxis abgeleitet und bilden das Qualitätsverständnis des Systems.

Durch tausende solcher Bewertungs- und Anpassungsschritte entsteht ein optimierter Grundriss. Das Ergebnis ist kein Zufallsprodukt, sondern ein durchdachter Entwurf, der Ihre Vorgaben mit architektonischen Qualitätskriterien in Einklang bringt.

Was macht diesen Ansatz besonders?

Grenzen der KI

Auch wenn die Ergebnisse beeindruckend sind – MinoSketch ersetzt keinen Architekten. Die KI erzeugt Vorentwürfe, die als Ausgangspunkt und Diskussionsgrundlage dienen. Für die Detailplanung, statische Nachweise, Genehmigungsplanung und Bauausführung ist weiterhin professionelle Fachplanung erforderlich.

Deshalb bieten wir nach dem Entwurf eine kostenlose Erstberatung mit einem Architekten an, der die Ergebnisse einordnet und die nächsten Schritte begleitet.