Generatives Modell städtische Luftströmungen: Von Geometrie zu Luftzirkulation

Städtische Windströmungen sind entscheidend für die Luftqualitätsbewertung und die nachhaltige Stadtplanung. Die komplexen Geometrien von Gebäuden und Straßen stellen dabei eine große Herausforderung dar: Niedriggradige Modelle können die Geometrieeffekte nicht adäquat erfassen, während hochauflösende CFD-Simulationen für viele Geometrien oder Windbedingungen zu kostenintensiv sind.

In einer neuen Studie wird ein generatives Diffusionsframework vorgestellt, das stabile Luftströmungsfelder über unstrukturierte Netze erzeugt – und dafür lediglich die Geometrie benötigt. Das System kombiniert ein hierarchisches Graph-Neuronales Netzwerk mit score‑basiertem Diffusionsmodell, um präzise und vielfältige Geschwindigkeitsfelder zu generieren, ohne zeitliche Rollouts oder umfangreiche Messdaten zu verlangen.

Das Modell wurde an mehreren Mesh‑Schnitten und Windwinkeln trainiert und zeigt eine starke Generalisierung auf bisher unbekannte Geometrien. Es rekonstruiert wichtige Strömungsstrukturen wie Nachhänge und Rekirulationszonen und liefert gleichzeitig Unsicherheitsabschätzungen. Ablationsstudien belegen die Robustheit gegenüber Mesh‑Variationen und die Leistungsfähigkeit unter unterschiedlichen Inferenzregimen.

Dieses Werk markiert einen ersten Schritt in Richtung „Foundation Models“ für die gebaute Umwelt. Es ermöglicht Stadtplanern, Designentscheidungen rasch unter Berücksichtigung von Densifizierung und Klimarisiken zu evaluieren, und eröffnet damit neue Perspektiven für eine nachhaltige und lebenswerte Stadtentwicklung.