16.01.2026 The Green Bridge reichert Immobilien-KI mit räumlicher Intelligenz an
Geretsried, im Januar 2026. Künstliche Intelligenz erleichtert schon heute die Arbeit von Projektentwicklern und Immobilienverwaltern beispielsweise bei Genehmigungen, Grundstücksakquise, Mieterkorrespondenz oder Bewerbermanagement. Alle gängigen Sprachmodelle basieren ausschließlich auf der Interpretation von Texten: Die Auswertung von Prompts funktioniert via Satzbau und -bedeutung mit eingeschränkter Historie. So kommt es, dass Large Language Models (LLM) vergeblich nach vollständigen Simulationen der Wertentwicklung oder der Quartier- und Strukturveränderungen der letzten fünf Jahre suchen. Ihnen fehlt das Raum-Zeit-Kontinuum, die sich aus räumlichen Informationen ergebende Geointelligenz. Das bayerische Deep-Tech-Unternehmen The Green Bridge entwickelt eine Technologie, die räumliche Daten in Zeithorizonte bettet und Dynamiken automatisiert erkennt. Unabhängig von amerikanischen Technologien setzt deutsche Ingenieurskunst neue Standards auf dem Weg zu großen Intelligenzmodellen. Damit können Projekt- und Immobilienverantwortliche beispielsweise bessere Standortentscheidungen fällen, die Flächennutzung optimieren, Problemzonen frühzeitig erkennen, Investitionsrisiken verkleinern oder die Mieterzufriedenheit erhöhen.
Überwindbare Defizite
Wenn sich Daten verändern, also zum Beispiel eine Stadt wächst, sich die Infrastruktur erweitert oder neue Hitzeinseln entstehen, betrachtet ein Standard-LLM jede Aktualisierung als neue, unabhängige Information. Eine zusammenhängende Landschaft von Beziehungen mit Veränderungen über Raum und Zeit bleibt unerkannt. Aktuelle Systeme arbeiten mit text- oder objektbasierten Daten und ohne einen einheitlichen räumlichen Rahmen. Selbst fortschrittliche KI-Systeme ohne komplexe externe GIS-Logik scheitern daran, sich verändernde Geografien zu verfolgen, aufkommende Hotspots zu identifizieren oder räumliche Muster im Zeitverlauf zu erkennen. Weder Microsoft noch Google, OpenAI oder Meta weisen in ihren Modellen spatio-temporales Können auf. Dafür braucht es neben einem Large Language Model eine universelle räumliche Sprache.
Maschinenlesbares Beziehungsnetzwerk
Um diese Herausforderung zu meistern, konstruiert das Team um Prof. Dr. Roman Brylka das Large Geo-Grid Model (LGM). Das Fundament legt das EEA Reference Grid, ein europaweit einheitliches offenes Referenz-Rastergitter der European Environment Agency. TGB überführt es in den globalen Raum. Um räumliche Daten vergleichbar, überlagerbar und statistisch auswertbar zu machen, unterteilt das Modell die Erde in ein präzises, hierarchisches Gitter aus festen Zellen. Jede Einheit bekommt eine permanente ID, eine definierte Nachbarschaft und einen konsequenten Eltern-Kind-Bezug über 17 Rasterebenen in einer Größenskalierung von 1 mm bis 100 km. Eine stabile Grammatik des Raumes entsteht, die Umgebung, Richtung und Entfernung einbettet. Sobald gewünschte Daten zu Demografie, Emissionen, Quadratmeterpreisen, Erreichbarkeit und Energiekosten auf dieses Gitter projiziert sind, versteht sich jede Zelle als konsistentes räumliches Token mit Zeitstempel. Dessen Merkmale entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter. Das LGM lernt die Raum-Grammatik eigenständig: Wie verbindet sich jede Zelle mit ihren Nachbarn? Wie aggregieren sich Schichten von unten nach oben? Wie hängen Entfernungen und Ausrichtungen zusammen? Fließen Daten aus verschiedenen Zeiten ein, erkennt das Modell räumliche Dynamiken. Es verfolgt Wachstumsfronten, identifiziert Diffusionsmuster und sieht Clustering-Trends. Das LGM versteht, was sich verändert, wo, wie schnell und in welche Richtung.
Prompt beantwortet
Das Ziel: Immobilienprofis prompten komplexe Fragen und erhalten in Windeseile intelligente und wertvolle Antworten. Welche Nachbarschaften gewinnen oder verlieren in den nächsten 2 Jahren an Wert? Wie wirken sich Energiesparmaßnahmen im konkreten Wohnkomplex auf Komfort, Klima und Verbrauch aus? Welche Einkaufszonen entwickeln sich dank neuer Mieter und Events zu Umsatz-Hotspots? Die Kombination aus Geo-Grid-Modell und Sprachmodell entfacht das Potenzial echter künstlicher Intelligenz. Ein Large Intelligence Model (LIM) braucht das LLM als Denk- und Kommunikationsebene, während das LGM die räumliche und zeitliche Grundlage stellt. In dieser Konfiguration sendet das Sprachmodell über Prompts strukturierte Tool-Aufrufe an das LGM. Dieses führt die georäumliche Schlussfolgerung aus und gibt Ergebnisse in einer Form zurück, die das LLM interpretieren und erklären kann. Das LIM (LLM + LGM) zieht Parameter wie Gebäudetyp, Infrastrukturentwicklung, Standortinformationen, Verkehrsflüsse, Wetterdaten sowie Ereignisse zurate, berechnet Dichten, analysiert räumliche Muster und liefert eine Erklärung und eine Karte als Antwort.
Überwindbare Defizite
Wenn sich Daten verändern, also zum Beispiel eine Stadt wächst, sich die Infrastruktur erweitert oder neue Hitzeinseln entstehen, betrachtet ein Standard-LLM jede Aktualisierung als neue, unabhängige Information. Eine zusammenhängende Landschaft von Beziehungen mit Veränderungen über Raum und Zeit bleibt unerkannt. Aktuelle Systeme arbeiten mit text- oder objektbasierten Daten und ohne einen einheitlichen räumlichen Rahmen. Selbst fortschrittliche KI-Systeme ohne komplexe externe GIS-Logik scheitern daran, sich verändernde Geografien zu verfolgen, aufkommende Hotspots zu identifizieren oder räumliche Muster im Zeitverlauf zu erkennen. Weder Microsoft noch Google, OpenAI oder Meta weisen in ihren Modellen spatio-temporales Können auf. Dafür braucht es neben einem Large Language Model eine universelle räumliche Sprache.
Maschinenlesbares Beziehungsnetzwerk
Um diese Herausforderung zu meistern, konstruiert das Team um Prof. Dr. Roman Brylka das Large Geo-Grid Model (LGM). Das Fundament legt das EEA Reference Grid, ein europaweit einheitliches offenes Referenz-Rastergitter der European Environment Agency. TGB überführt es in den globalen Raum. Um räumliche Daten vergleichbar, überlagerbar und statistisch auswertbar zu machen, unterteilt das Modell die Erde in ein präzises, hierarchisches Gitter aus festen Zellen. Jede Einheit bekommt eine permanente ID, eine definierte Nachbarschaft und einen konsequenten Eltern-Kind-Bezug über 17 Rasterebenen in einer Größenskalierung von 1 mm bis 100 km. Eine stabile Grammatik des Raumes entsteht, die Umgebung, Richtung und Entfernung einbettet. Sobald gewünschte Daten zu Demografie, Emissionen, Quadratmeterpreisen, Erreichbarkeit und Energiekosten auf dieses Gitter projiziert sind, versteht sich jede Zelle als konsistentes räumliches Token mit Zeitstempel. Dessen Merkmale entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter. Das LGM lernt die Raum-Grammatik eigenständig: Wie verbindet sich jede Zelle mit ihren Nachbarn? Wie aggregieren sich Schichten von unten nach oben? Wie hängen Entfernungen und Ausrichtungen zusammen? Fließen Daten aus verschiedenen Zeiten ein, erkennt das Modell räumliche Dynamiken. Es verfolgt Wachstumsfronten, identifiziert Diffusionsmuster und sieht Clustering-Trends. Das LGM versteht, was sich verändert, wo, wie schnell und in welche Richtung.
Prompt beantwortet
Das Ziel: Immobilienprofis prompten komplexe Fragen und erhalten in Windeseile intelligente und wertvolle Antworten. Welche Nachbarschaften gewinnen oder verlieren in den nächsten 2 Jahren an Wert? Wie wirken sich Energiesparmaßnahmen im konkreten Wohnkomplex auf Komfort, Klima und Verbrauch aus? Welche Einkaufszonen entwickeln sich dank neuer Mieter und Events zu Umsatz-Hotspots? Die Kombination aus Geo-Grid-Modell und Sprachmodell entfacht das Potenzial echter künstlicher Intelligenz. Ein Large Intelligence Model (LIM) braucht das LLM als Denk- und Kommunikationsebene, während das LGM die räumliche und zeitliche Grundlage stellt. In dieser Konfiguration sendet das Sprachmodell über Prompts strukturierte Tool-Aufrufe an das LGM. Dieses führt die georäumliche Schlussfolgerung aus und gibt Ergebnisse in einer Form zurück, die das LLM interpretieren und erklären kann. Das LIM (LLM + LGM) zieht Parameter wie Gebäudetyp, Infrastrukturentwicklung, Standortinformationen, Verkehrsflüsse, Wetterdaten sowie Ereignisse zurate, berechnet Dichten, analysiert räumliche Muster und liefert eine Erklärung und eine Karte als Antwort.
