{"id":81329,"date":"2023-05-09T14:35:37","date_gmt":"2023-05-09T12:35:37","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.bluebeam.com\/de\/?p=81329"},"modified":"2023-05-09T14:35:38","modified_gmt":"2023-05-09T12:35:38","slug":"gni-construction-innovation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.bluebeam.com\/de\/gni-construction-innovation\/","title":{"rendered":"Voller Innovationsdrang: das Georg Nemetschek Institute of AI for the Built World"},"content":{"rendered":"\n

Professor Georg Nemetschek geh\u00f6rt die Nemetschek Group, eine Gruppe aus 13 Marken, einschlie\u00dflich Bluebeam, die alle Arten von Bautechnologie produzieren. 2020 gr\u00fcndete er das Georg Nemetschek Institute<\/a> of Artificial Intelligence for the Built World (GNI).<\/p>\n\n\n\n

Das GNI entstand in Zusammenarbeit zwischen der Nemetschek Innovation Foundation und der Technischen Universit\u00e4t M\u00fcnchen (TUM) und hat sich zum Ziel gesetzt, Prim\u00e4rforschung auf dem Gebiet der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) im Zusammenhang mit der Architektur-, Ingenieur-, Bau- und Eigent\u00fcmer-\/Betriebsbranche (AECO) zu finanzieren. Die erste Ausschreibung wurde im November 2020 angek\u00fcndigt.<\/p>\n\n\n\n

Bisher hat das GNI mit Sitz am TUM-Campus Garching in M\u00fcnchen vor allem zwei Forschungsbereiche finanziell gef\u00f6rdert: Forschungsprojekte und einzelne Forschende im Rahmen von Postdoc-Programmen.<\/p>\n\n\n\n

Angesichts der zunehmenden Akzeptanz von Technologien im Baugewerbe bilden Initiativen wie das GNI ein wichtiges Element in der Erforschung und Einf\u00fchrung von Werkzeugen, die die moderne Bauweise mitgestalten k\u00f6nnen. Da KI in der Branche langsam Verbreitung findet, haben sich Projekte wie das GNI zur Aufgabe gemacht, Forschung zu potenziellen Anwendungsf\u00e4llen unterst\u00fctzen und so den Grundstein f\u00fcr die n\u00e4chste Generation der Bauinnovation legen.<\/p>\n\n\n\n

Seit der Gr\u00fcndung des GNI erhielten sechs innovative Forschungsprojekte eine Finanzierungszusage.<\/p>\n\n\n\n

Alle sechs Projekte haben bereits Form angenommen und befinden sich in den ersten Arbeitsphasen. Man darf gespannt sein, denn sie haben das Potenzial, f\u00fcr bahnbrechende Durchbr\u00fcche im Baugewerbe zu sorgen.<\/p>\n\n\n\n

Es folgt eine Zusammenfassung der einzelnen Projekte:<\/p>\n\n\n\n

Projekt 1: K\u00fcnstliche Intelligenz zur automatischen Erstellung multiskaliger digitaler Zwillinge im Bauwesen (AI4TWINNING)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Bei digitalen Zwillingen handelt es sich um eine der begehrtesten Technologien der AECO-Branche, da sich damit erhebliche Einsparungen und Produktivit\u00e4tssteigerungen erzielen lassen. Ein digitaler Zwilling ist keine statische Kopie eines Geb\u00e4udes. Vielmehr erm\u00f6glicht er es, eine Echtzeit-Verbindung vom digitalen zum physischen Zwilling herzustellen. Im Rahmen dieses Projekts soll nicht lediglich ein einziger, monolithischer digitaler Zwilling erzeugt werden, sondern ein System aus miteinander verbundenen Zwillingen in verschiedenen Ma\u00dfst\u00e4ben. So k\u00f6nnen Modelle der Stadt, des Stadtteils und der Geb\u00e4ude nahtlos integriert und alle einheitlich auf dem neuesten Stand gehalten werden.<\/p>\n\n\n\n

Hier<\/a> erfahren Sie mehr.<\/p>\n\n\n\n

Projekt 2: K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr intelligentes Design und zum Testen von Zement und Beton (AICC)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Zement und Beton geh\u00f6ren zu den am h\u00e4ufigsten verwendeten Materialien in der Bauindustrie. Ihre Nutzung geht mit enorm hohen CO2-Emissionen einher \u2013 nicht nur aufgrund der gro\u00dfen Mengen, die j\u00e4hrlich verarbeitet werden, sondern auch aufgrund des hohen Energieverbrauchs w\u00e4hrend der Herstellung. In diesem Projekt kommen auf maschinellem Lernen basierende Methoden zum Einsatz. Diese sollen das Luftporensystem im Beton charakterisieren, welches vor allem aufgrund der Gas- und Feuchtigkeitstransportmechanismen in der festen Phase die Zersetzungs- und Verfallprozesse beeinflusst. Das Ziel des Projekts ist es, verschiedene Input-\/Output-Variablen von derzeit standardisierten Methoden zu untersuchen und ihre Genauigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit zu erh\u00f6hen.<\/p>\n\n\n\n

Hier<\/a> erfahren Sie mehr \u00fcber das Projekt.<\/p>\n\n\n\n

Projekt 3: Intelligente Infrastrukturwartung mit Deep Reinforcement Learning<\/strong> (INFRA.RELEARN)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Die Instandhaltung ziviler Infrastruktursysteme, darunter Transport-, Energie- und Wassernetze, verursacht hohe Kosten f\u00fcr die Gesellschaft. Derzeit werden Ma\u00dfnahmen zur Wartung (einschlie\u00dflich Inspektionen) vor allem gem\u00e4\u00df fixen Regeln und Ad-hoc-Optimierungen geplant. Dieses Projekt soll die Wartungsplanung einen gro\u00dfen Schritt weiter in Richtung KI-Unterst\u00fctzung bringen, indem formale Beschreibungen der Infrastrukturwartungsplanung in die Form eines sequenziellen Entscheidungsproblems gebracht und ma\u00dfgeschneiderte DRL-Algorithmen zur Identifizierung optimaler Wartungsstrategien entwickelt werden.<\/p>\n\n\n\n

Hier<\/a> erhalten Sie mehr Informationen.<\/p>\n\n\n\n

Projekt 4: Fundierte Physik-basierte \u00dcberwachung der strukturellen Intaktheit (DeepMonitor)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Eine wesentliche Aufgabe im Bauingenieurwesen ist es, verborgene Baum\u00e4ngel aufzusp\u00fcren. Bis dato ist es jedoch bestenfalls zeitaufwendig und schlimmstenfalls unm\u00f6glich, solche M\u00e4ngel anhand von Sensorsignalen zu erkennen, da die damit verbundenen inversen Probleme schwierig zu l\u00f6sen und f\u00fcr praktische Anwendungen im Bauingenieurwesen ungeeignet sind.<\/p>\n\n\n\n

Nun widmet sich ein Forschungsteam diesem Problem und will alle verf\u00fcgbaren Optionen untersuchen, die die Datenwissenschaften bieten: von datengesteuertem \u00fcberwachtem Lernen bis hin zu Physik-basiertem un\u00fcberwachtem Lernen. Wir entwickeln datengesteuerte Ersatzmodelle, um die herk\u00f6mmlichen Ans\u00e4tze des Vollauftrags zu erg\u00e4nzen oder vollst\u00e4ndig zu ersetzen. Ein weiterer L\u00f6sungsweg, der erforscht werden soll, ist das Lernen der Regularisierung aus Daten unter Verwendung neuronaler Netzwerke. Alle Methoden werden zun\u00e4chst anhand von Benchmark-Beispielen evaluiert und in der Endphase des Projekts an Bauwerken getestet, die von praktischem Interesse im Bauingenieurwesen sind.<\/p>\n\n\n\n

Hier<\/a> sind die Details zum Projekt.<\/p>\n\n\n\n

Projekt 5: Fahrradinfrastruktur und Netzwerkdesign: Ein menschenorientierter, datengest\u00fctzter Ansatz unter Verwendung von r\u00e4umlich-zeitlichem maschinellem Lernen (RADELN)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Dieses Projekt stellt den Menschen in den Mittelpunkt und zielt darauf ab, einen datengesteuerten Ansatz zu entwickeln, um optimale Fahrradinfrastrukturen und Netzwerkdesigns f\u00fcr Gro\u00dfstadtgebiete zu erstellen, die den Umstieg vom Auto aufs Fahrrad erleichtern.<\/p>\n\n\n\n

Der Projektrahmen umfasst das volle Potenzial f\u00fcr die Verkehrsmittelverlagerung. Es bezieht l\u00e4ngere Fahrten ein und differenziert die heterogenen Pr\u00e4ferenzen der zuvor identifizierten Typen Radfahrender. Um die Auswirkungen einer fahrtenspezifischen Fahrradinfrastruktur auf den Radverkehrsanteil so realistisch wie m\u00f6glich vorherzusagen, werden die Forschenden zun\u00e4chst die tats\u00e4chlich realisierte Routen- und Verkehrsmittelwahl auf der Grundlage realer Daten nachbilden. Au\u00dferdem werden sie ein datengest\u00fctztes Modell entwickeln, das Engp\u00e4sse in den bestehenden Radverkehrsnetzen aufsp\u00fcren soll.<\/p>\n\n\n\n

Hier<\/a> erfahren Sie mehr.<\/p>\n\n\n\n

Projekt 6: R\u00e4umliche KI f\u00fcr kooperative Baurobotik (SPAICR)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Der Einsatz mobiler kooperativer Roboter im Bauprozess er\u00f6ffnet der Architektur-, Ingenieur- und Bauindustrie mitunter zahlreiche M\u00f6glichkeiten. Mithilfe von Robotern k\u00f6nnen h\u00f6here Effizienz und Sicherheit, geringere Kosten, weniger Fehler sowie eine h\u00f6here m\u00f6gliche Genauigkeit erzielt werden. Dies gilt sowohl f\u00fcr Neubauten als auch f\u00fcr bestehende Geb\u00e4ude im Hinblick auf Renovierung, Reparaturarbeiten und Instandhaltung.<\/p>\n\n\n\n

Auf der Baustelle k\u00f6nnen Roboter jedoch bislang nicht problemlos eingesetzt werden. Der fortschreitende Bauprozess kann dazu f\u00fchren, dass es vor Ort zu Ver\u00e4nderungen kommt. In dieser mangelhaft strukturierten und dynamischen Umgebung gehen unterschiedliche Akteure (sowohl Menschen als auch Roboter) allen m\u00f6glichen Aufgaben heterogener Natur nach.<\/p>\n\n\n\n

Daher konnten mobile kooperative Roboter in der Bauindustrie noch nicht mit einem akzeptablen Ma\u00df an Genauigkeit, Stabilit\u00e4t und Koordination eingesetzt werden. Mit diesem Projekt m\u00f6chten die Forschenden den Einsatz mobiler kooperativer Roboter in lebensnahen Umgebungen vorantreiben. Sie setzen fortschrittliche r\u00e4umliche k\u00fcnstliche Intelligenz und Spacial-Computing-Techniken aus der Computer Vision und der Robotik ein, um einen digitalen Zwilling f\u00fcr kooperative Roboterprozesse zu erstellen und zu betreuen.<\/p>\n\n\n\n

Hier<\/a> erfahren Sie detaillierter, worum es bei diesem Projekt geht.<\/p>\n\n\n\n

Auf dem Laufenden bleiben Sie<\/em> \u00fcber die <\/em>GNI-Website<\/em><\/a>, wo Sie mehr \u00fcber das GNI erfahren, den Fortschritt der Projekte nachverfolgen und die neuesten Nachrichten des Instituts lesen k\u00f6nnen.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Wir feiern die Lektionen aus 20 Jahren Bluebeam<\/h2>
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Mehr erfahren<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Das 2020 gegr\u00fcndete Institut f\u00f6rdert und finanziert innovative Forschung zu Technologien, die langfristige Verbesserungen f\u00fcr die Baubranche erzielen k\u00f6nnen<\/p>\n","protected":false},"author":681,"featured_media":81330,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[145],"tags":[16872,16882],"class_list":["post-81329","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-innovation","tag-technologie","tag-technologieeinfuehrung","category-145","description-off"],"yoast_head":"\nWir pr\u00e4sentieren: das Georg Nemetschek Institute of AI for the Built World | Built<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Das 2020 gegr\u00fcndete Institut f\u00f6rdert und finanziert innovative Forschung zu Technologien, die langfristige Verbesserungen f\u00fcr die Baubranche erzielen k\u00f6nnen.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, 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