Verborgene Öffnungen entdeckt: Warum KI bei dieser 650 Jahre alten Loggia versagt

Unter dem Putz der berühmten Loggia dei Lanzi in Florenz zeichnen sich Strukturen ab, die mit bloßem Auge nicht zu erkennen sind. Thermografische Untersuchungen liefern konkrete Hinweise auf zugemauerte Öffnungen und unterschiedliche Baustoffe. Beim Versuch, die Messdaten mittels künstlicher Intelligenz aufzubereiten, erlebten Forschende allerdings eine böse Überraschung: Die KI-basierte Bildverbesserung verschlechterte die 3D-Rekonstruktion – bei zwei Verfahren brachen große Teile des Modells weg.

Ein Forschungsteam hat die Rückwand und die Gewölbe der Loggia im Dezember 2025 mit einer hochauflösenden Wärmebildkamera untersucht. Die Aufnahmen machen Temperaturunterschiede an der Oberfläche sichtbar, aus denen sich Rückschlüsse auf die Konstruktion darunter ziehen lassen.

Die Forschenden wollten diese Messdaten anschließend räumlich erfassen und zugleich herausfinden, ob sich die vergleichsweise geringe Auflösung der Thermogramme mithilfe künstlicher Intelligenz verbessern lässt. Dafür verglichen sie die Originalaufnahmen mit mehreren Verfahren zur Hochskalierung. Das überraschende Ergebnis: Die unbearbeiteten Daten lieferten die verlässlichste 3D-Rekonstruktion.

Die Ergebnisse wurden als Preprint auf arXiv veröffentlicht; das Manuskript wurde für das International Symposium on Cultural Heritage Conservation by Digitization 2026 eingereicht.

Thermografie zeigt Materialunterschiede

Eine Wärmebildkamera blickt zwar nicht direkt durch Mauerwerk, misst jedoch präzise die Oberflächentemperatur. Dahinterliegende Konstruktionen zeichnen sich ab, weil unterschiedliche Baustoffe Wärme abweichend speichern und leiten. Auch nachträglich zugemauerte Öffnungen hinterlassen durch geänderte Wärmeströme ein charakteristisches thermisches Muster an der Oberfläche.

Bei den Messungen an der Loggia im Dezember 2025 traten genau solche Muster auf. Die Forschenden deuten sie als zugemauerte Öffnungen und Materialwechsel. Was die Thermografie allerdings nicht leisten kann: ein exaktes Alter oder die genaue Funktion der Strukturen zu bestimmen. Eine unabhängige Bestätigung, etwa durch ein zweites zerstörungsfreies Verfahren wie Radar oder durch gezieltes Freilegen einzelner Stellen, war nicht Teil der Untersuchung.

Dass Thermografie verborgene Bausubstanz aufdeckt, ist in der Denkmalpflege längst etablierte Praxis. Das Verfahren kommt gewerkübergreifend zum Einsatz – von der Gebäudeenergetik bis hin zur Entzifferung verkohlter Papyrusrollen.

650 Jahre Baugeschichte unter dem Putz

Die thermischen Befunde passen zur komplexen Bauhistorie der Loggia dei Lanzi. Im 14. Jahrhundert als repräsentativer Ort für öffentliche Zeremonien konzipiert (Baubeginn 1377), war das Bauwerk zur Piazza hin offen, während die übrigen Seiten an bestehende Gebäude angrenzten.

Im Laufe der Jahrhunderte wechselten Nutzung und Hülle: Zur Zeit Cosimos I. waren dort die sogenannten Lanzi stationiert, eine deutsche Garde, von der sich der heutige Name ableitet, ehe sich die Loggia zur Open-Air-Galerie wandelte. Bei einer derart langen Baugeschichte sind verborgene Veränderungen im Mauerwerk nicht überraschend – welche thermische Struktur jedoch exakt zu welcher Bauphase gehört, lässt die Studie offen.

Vom Wärmebild zum digitalen 3D-Modell

Um die Befunde räumlich zuzuordnen, nutzte das Team Fotogrammetrie: Aus zahlreichen überlappenden Aufnahmen berechnet ein Algorithmus anhand identischer Bildpunkte eine dreidimensionale Punktwolke. Ergänzende Laserscans der Loggia lieferten einen unabhängigen räumlichen Bezugsrahmen.

Ein vergleichbares Vorgehen kennt man aus der modernen Bauforschung und Archäologie – etwa bei der Dokumentation eines mittelalterlichen Schiffsrumpfs in Konstanz oder der Erstellung eines digitalen Zwillings der Kathedrale von Lausanne.

Der Denkfehler beim KI-Upscaling

Hier offenbart die Studie eine zentrale Schwachstelle moderner Bildverarbeitung: Wärmebildkameras bieten bauartbedingt eine deutlich geringere Sensorauflösung als visuelle Kameras. Der Versuch, die Thermogramme mittels KI-Algorithmen nachträglich zu schärfen und hochzuskalieren (Super-Resolution), liegt nahe.

Das Team verglich die Rohdaten mit einer herkömmlichen mathematischen Hochskalierung, einer proprietären FLIR-Technologie sowie drei KI-Modellen. Die KI-Verfahren erzeugten Bilder mit deutlich höherer Pixelzahl und zusätzlichen Strukturen – doch mehr Pixel bedeuten bei KI nicht mehr physikalische Messinformation.

Synthetische Pixel statt echter Messdaten

Wärmebilder erfassen reale physikalische Temperaturgradienten. Ein KI-Modell hingegen berechnet beim Hochskalieren zusätzliche Bilddetails aus vorhandenen Pixeln und gelernten Mustern. Diese Details beruhen nicht auf zusätzlichen Temperaturmessungen. Was bei Urlaubsfotos für eine ansprechende Optik sorgt, kann in der messtechnischen Baudiagnostik problematisch werden. Eine neu erzeugte Struktur kann plausibel aussehen, ohne sich in mehreren Aufnahmen geometrisch bestätigen zu lassen.

Rohdaten schlagen KI-Modelle deutlich

Bei der anschließenden 3D-Rekonstruktion fielen die KI-bearbeiteten Daten durch:

• Punktkonsistenz: Die Verknüpfungspunkte der Originalaufnahmen ließen sich am zuverlässigsten räumlich bestimmen.
• Flächenverlust: Zwei KI-Verfahren führten dazu, dass weite Teile der Wandfläche im 3D-Modell verloren gingen. Ein Verfahren rekonstruierte nur noch rund 18 % der Fläche, die im Modell aus den Originalbildern erfasst wurde, ein weiteres rund 26 %.
• Referenzwert: Die unveränderten Original-Thermogramme erreichten eine Abdeckung von 100 %.

Strukturierte Kanten (wie Gewölberippen) rekonstruierte die KI problemlos. Das Problem lag auf homogenen Wand- und Putzflächen: Genau dort, wo subtile Temperaturunterschiede die entscheidenden Hinweise auf verdeckte Bauteile liefern, versagte die KI. Das KI-Bild wirkt optisch scharf, liefert aber ein unvollständiges 3D-Modell.

Die hardwarebasierte FLIR-Superresolution, bei der mehrere leicht versetzte reale Aufnahmen kombiniert werden, schnitt zwar besser ab als die KI-Algorithmen, konnte das unverfälschte Original jedoch ebenfalls nicht schlagen.

Quellen

• McAvoy et al., 3. August 2026:Preprint „Loggia dei Lanzi: AI Thermography Enhancement Comparisons through 3D Photogrammetry“
• OpenHeritage3D:Informationen zur Thermografie- und Laserscan-Kampagne an der Loggia dei Lanzi
• Comune di Firenze / FeelFlorence:Geschichte der Loggia dei Lanzi
• Buildings, 2019:Untersuchung zur Erkennung verborgener Bauteile mit Infrarot-Thermografie