NEXTGemini wurde konzipiert, um die Erhaltung und Überwachung von Infrastrukturen durch die semantische Integration heterogener Daten zu verbessern.
Dabei wird untersucht, wie BIM-Modelle, Sensor-, Wetter- und Verkehrsdaten mithilfe von Linked Data/RDF und Graphdatenbanken in einem semantischen Digital Twin zusammengeführt werden können. Ontologien bilden dabei die Grundlage, um Informationen aus unterschiedlichen Quellen interoperabel zu verknüpfen und für Analyse- und Entscheidungsprozesse nutzbar zu machen.
Die Innovation liegt in der Nutzung von BIM-Modellen auch in der Betriebs- und Erhaltungsphase sowie in der semantischen Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen innerhalb eines digitalen Zwillings.
Diese Idee ist im Rahmen der Master-Thesis von Matteo Depoli am MSc VDC der FHNW entstanden.

Im Rahmen der VALIDATE-Phase wurde ein erster funktionsfähiger MVP-Prototyp entwickelt und anhand von drei Pilotprojekten mit realen Brückenbauwerken validiert. Dabei konnten semantische IFC-/BIM-Modelle mit Sensor-, Wetter- und weiteren Infrastrukturdaten verknüpft sowie erste Analysen des Bauwerksverhaltens durchgeführt werden.
Die Pilotprojekte bestätigten das Potenzial semantischer Digital Twins für Infrastrukturen. Gleichzeitig zeigten die Marktgespräche mit Infrastrukturbetreibern, Ingenieurbüros und Technologiepartnern, dass insbesondere die Nutzung von BIM-Daten in der Betriebs- und Erhaltungsphase eine aktuelle Marktlücke (2026) darstellt.
Die VALIDATE-Phase bildet die Grundlage für die Weiterentwicklung von NEXTGemini als Framework für die semantische Integration und Analyse von Infrastrukturdaten.