Frederiksberg Forsyning bruger Raffle Search til at give borgere præcise svar på spørgsmål om vand, varme og affald via hjemmesiden — uanset stavefejl eller sproglige variationer. Løsningen reducerer antallet af telefonopkald til kundeservice og hjælper kunder med at løse problemer selvstændigt.

En AI-baseret app under udvikling til By og Miljø, der opsummerer indkomne høringssvar og fremhæver temaer, argumenter og variationer i synspunkter. Løsningen skal give sagsbehandlere hurtigere overblik ved mange og lange besvarelser og understøtte arbejdet med høringsnotater og politiske sager. Output gennemgås og kvalitetssikres altid af medarbejdere.

Energiledelsessystemet bruges til at foreslå de bygninger der har størst potentiale for energibesparelser. Dette gøres gennem en analyse af parametre, som kan have indflydelse på en ejendoms el-forbrug.

Systemet bruges til energistyring med det formål at reducere varmeforbrug i bygninger.

AI-løsning der samler relevante data fra mange kilder og genererer udkast til miljørapporter, som efterfølgende kvalitetssikres af medarbejdere i Plan- og Landdistriktsstyrelsen.

Ejendomsstaben i Silkeborg Kommune har indkøbt AI til energistyring og identificering af afvigende forbrug i de kommunale bygninger. Løsningen har været i drift siden januar 2023.

Smart Tree Inventory-løsningen fra Greehill tager billeder af træer og disse billeder analyseres. Der etableres en nøjagtig 3D-tvilling af hvert træ og der udføres sundheds- og risikoanalyse.

En modulopbygget AI-baseret energistyringsløsning, der analyserer el-, vand- og varmeforbrug i kommunale bygninger og omsætter data til konkrete handlinger for energi- og ressourcebesparelser.

Smart Tree Inventory er et AI-system der skaber digitale tvillinger af bytræer ved hjælp af LiDAR-teknologi og maskinlæring.

Proprty.ai er et AI-baseret system til automatiseret tilstandsvurdering og vedligeholdelsesplanlægning af kommunale bygninger. Systemet kombinerer kunstig intelligens med bygningsfaglig ekspertise til at forudsige restlevetid og vedligeholdelsbehov for bygningsdele.

Ento.ai anvendes til dataindsamling og analyser af energiforbrug i kommunale bygninger med henblik på energistyring og optimering.

Den dialogbaserede AI-assistent er udviklet som en POC for at undersøge, hvordan man kan hjælpe borgere til en bedre og mere dynamisk borgerguide til affaldssortering. AffaldsGPT er bygget på en RAG-opsætning, som sikrer, at vi kan kvalitetssikre de data, den vurderer sorteringen ud fra. Projektet er lavet i samarbejde med Alexandra Instituttet. AffaldsGPT er ikke i drift, da vi stadig ønsker at perfektionere kvaliteten af svarene.

Signaturprojekt, Optimeret bygningsanvendelse, havde til formål at optimere bygningsanvendelsen for folkeskoler med henblik på at reducere energi- og CO2-udledningen, hvilket blandt andet opnås ved hjælp af kunstig intelligens.  

Signaturprojektet, omhandler et såkaldt ‘vådindeks’, der fungerer som et prognoseværktøj til beslutningsstøtte for planlægning, kortlægning, samt varsling af oversvømmelser i land- og byområder.  

Digitale tvillinger af vejtræer i Aarhus Kommune med henblik på at udarbejde miljøprofil og målrette vedligeholdsopgaver samt reducere vanding og saltskærmning. Projektet tilvejebringer en effektiviseringsgevinst alene i MTM på ca. 500.000 kr./år. Hertil en lang række nye klima- og miljødata knyttet til træplantning og vejtræsvedligehold.

Løsningen er en AI-baseret chatbot, der laver opslag i forskellige datakilder på byggesagsområdet. Chatbotten giver sagsbehandleren mulighed for at stille spørgsmål til løsningen, der herefter laver et dynamisk opslag i de relevante kilder. Chatbotten formulerer et svar med tilhørende kildehenvisninger til understøttelse af sagsbehandlingen.

Systemet leverer realtidsdata om afløbssystemet og analyserer på baggrund af disse data, hvor problemer, sammenhænge og den reelle kapacitet findes, så indsatsen kan målrettes, hvor den har størst effekt.

BIPED er et EU Horizon Europe projekt der udvikler digitale tvillinger og AI-drevne værktøjer til at planlægge og optimere positive energidistrikter (PED'er). Systemet anvendes i Brabrand/Gellerup, Aarhus til at simulere og analysere energiproduktion, forbrug og lagring med henblik på at skabe byområder der producerer mere energi end de forbruger.

Der arbejdes med at udvikle en AI-løsning i samarbejde med en ekstern leverandør. Løsningen skal hjælpe sagsbehandleren med at give et udkast til kategorisering og opsummering af høringssvar, som er modtaget på kommunens høringsportal Bliv Hørt. Forventede gevinster er reduktion i tid brugt på at opsummere høringssvar samt øget ensartethed.

Et kommunalt system til opbevaring, indberetning og klassifikation af behov for indsatser overfor grafiiti i Københavns Kommune. 

Københavns Kommunes Teknik- og Miljøforvaltning anvender seks AI-robotter til at effektivisere byggesagsbehandling. Robotterne automatiserer administrative processer og har reduceret antallet af uafsluttede sager med ca. 1000 siden implementeringen i 2023.

Signaturprojektet, "Energioptimering af den eksisterende bygningsmasse", bruger AI-værktøjer til at styre og optimere bygningers energiforbrug med et værktøj til beslutningsstøtte.

Signaturprojektet "Kortere svartid på byggeansøgninger og hjælp til indsendelse af rette dokumenter" blev iværksat af Københavns Kommune for at optimere byggesagsbehandlingen ved hjælp af kunstig intelligens. Projektet sigtede mod at reducere sagsbehandlingstiden for borgernes byggesager og forbedre kvaliteten af indsendte ansøgninger.