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Smarter planen, bauen, nutzen

Künstliche Intelligenz am Bau
Smarter planen, bauen, nutzen

Neben der Digitalisierung, dem Cloud und Mobile Computing oder dem Building Information Modeling (BIM) beeinflusst zunehmend auch die künstliche Intelligenz das Planen, Bauen und Nutzen von Gebäuden. Was gibt es schon und was kommt morgen?

Marian Behaneck

Die künstliche Intelligenz (KI) gehört zu den Spitzentechnologien und findet zunehmend Anwendung auch in allen Bereichen des Planens, Bauens und Nutzens von Bauwerken. Eingesetzt wird die KI beispielsweise bei der Entwurfs- und Designoptimierung, der automatisierten Bestandserfassung, der Qualitätssicherung, der Optimierung von Bau- und Montageabläufen oder der Baurobotik. Welche aktuellen Anwendungen und Entwicklungen in den Bereichen Bau, Holzbau, Fenster- oder Fassadenbau gibt es bereits und welche Möglichkeiten, aber auch Herausforderungen entstehen daraus?

KI für die Planung

Von der maschinellen Planung ist die KI zwar noch ein Stück weit entfernt, aber auf KI-Algorithmen basierende Entwurfsprogramme gibt es bereits. Sie versprechen eine schnellere Generierung von Planungsentwürfen, die vom Anwender vorgegebene Einflussfaktoren berücksichtigen, beispielsweise das Material, das Gewicht, Festigkeiten, Platz- oder Beleuchtungsverhältnisse. Die automatisch generierten Entwurfsalternativen werden einer maschinellen Vorauswahl unterzogen und diese anschließend vom Anwender bewertet und ausgewählt. Da der Computer sehr viele Alternativen in sehr kurzer Zeit generieren kann, lassen sich für eine vorgegebene Entwurfsaufgabe häufig bessere Lösungen finden, als dies herkömmlich und mit vertretbarem Aufwand möglich wäre. Auch die generative Gestaltung, bei der regelbasierte Prozesse, anwenderdefinierte Parameter und Verknüpfungen das Entwurfsergebnis bestimmen (siehe auch BM 01/22: Form follows software), profitieren von der KI. So können beispielsweise Designobjekte für bestimmte Fertigungsverfahren optimiert oder Räume nach bestimmten Vorgaben optimal eingerichtet werden (Beispiele: Redshift Autodesk Generatives Design). Müssen bei der Planung vorhandene Räume oder Gebäude berücksichtigt und maßlich erfasst werden, etwa per 3D-Laserscanner, können KI-basierende Analysemethoden die Messpunktdaten des Laserscanners auswerten und so vorstrukturieren, dass sie für die CAD-Planung einfacher verwertbar sind. KI-basierende Analysemethoden liefern dabei Informationen über die Art des Bauteils, z. B. Wand, Stütze, Decke, Fenster, verknüpfen sie mit weiteren Daten, etwa zu Materialien, und generieren aus diesen Informationen ein BIM-Modell. Andere KI-Projekte befassen sich mit der Vermessung von Räumen und Objekten mithilfe von Apps, die auf die besonderen Fähigkeiten von Smartphone-Kameras mit LiDAR-Scanner zurückgreifen. Diese erfassen ihre Umgebung mithilfe von Laserimpulsen dreidimensional, die App berechnet daraus selbstständig ein 3D-Modell (Beispiele sind Aurivus, Bimkit oder Locometric).

KI in der Werkstatt

Auch in der Werkstatt hat die KI schon Einzug gehalten. So optimiert KI-Software beispielsweise den Holzzuschnitt. Eine spezielle Optimierungssoftware ist in Verbindung mit Laser- und Farbkameras in der Lage, Holzdefekte, wie gesunde Äste, schwarze Äste, Waldkanten, Risse, Löcher, Kantenfehler, Harzgallen oder Bläue, zu erkennen und dadurch sowohl den Zuschnitt als auch den Hobelprozess zu optimieren (Beispiel: Weinig).
3D-Druck-Software nutzt KI-Algorithmen für das Bauteil-Nesting, um eine maximale Füllung des Bauraums oder eine gleichmäßige Verteilung der zu druckenden Masse und um optimale Druckerergebnisse zu erzielen (Beispiel: Coretechnologie). Auch im Fensterbau sind KI & Co. schon auf dem Sprung: So kontrolliert in einem Pilotprojekt eine Kamera in Verbindung mit einem KI-Algorithmus vor der Fenstermontage die Qualität von Isolierglasscheiben, überprüft sie auf Fehler und sortiert sie gegebenenfalls aus. Gegenüber der visuellen Prüfung, bei der die Scheiben auf einem Prüfstand in Augenschein genommen werden, können viele Fehler unerkannt bleiben, was zu Reklamationen führt. Smarte Fenster, die auf einem Chip alle relevanten Service-Informationen wie technische Daten, Wartungs- und Pflegehinweise, Bedienungsanleitungen etc. enthalten, ihre Transparenz steuern, die Sonnenenergie nutzen oder multimediale Inhalte abbilden (siehe auch BM: 09/18: Wenn Alexa mit dem Fenster spricht), werden in Verbindung mit der KI zu multifunktionalen Bauelementen, die mit den Bewohnern, der Haustechnik und der Umwelt interagieren können (Beispiele: Drutex, Helmut Meeth, Rehau, Schüco).

KI auf der Baustelle

Will man Abläufe, Qualitäten oder den Ausführungsstand auf der Baustelle oder beim Kunden effizient kontrollieren, müssen aktuelle Vor-Ort-Daten zeitnah digital erfasst werden. Das geschieht meist per Mobilgerät, kann aber auch per 3D-Scanner, Baustellenkamera, oder einem kamerabestückten Bauhelm, Roboter oder einer Drohne erfolgen. Die dabei gewonnenen Daten werden mithilfe von KI-Algorithmen interpretiert und analysiert. Dabei können auch smarte, z. B. mit einem RFID- oder NFC-Chip versehene Bauteile und deren Eigenschaften automatisiert erkannt und die Ergebnisse mit dem digitalen BIM-Zwilling (BM 10/20: BIM for Beginners) abgeglichen werden. So entsteht ein digitales Abbild des aktuellen Bauzustands, das die Abrechnung vereinfacht oder den Baufortschritt, Planungsabweichungen, Fehler oder Schäden automatisch dokumentiert. Mit den dabei gewonnenen Informationen lassen sich künftige Bauprojekte optimieren (Beispiele: Buildots, Eskimo Projekt, TÜV Süd, Contilio). Auch Simulationen der Montageablaufplanung können unter Berücksichtigung von Erfahrungen aus vorangegangenen Projekten, Mängel- und Bautagesberichten oder Logistikdaten dabei helfen, Bau- und Montageprozesse zu optimieren. KI-gestützte Risikovorhersagen ermöglichen reibungslosere Abläufe. Dabei werden aktuelle und historische Fakten analysiert, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse treffen zu können. Je mehr Daten digital kontrollierter Bauprojekte miteinander vernetzt werden, umso höher ist deren Verlässlichkeit (Beispiel: Autodesk BIM 360, PASC). Roboter sind in der Bauindustrie bei Baustoffproduktion oder der Montage von Holzständerkonstruktionen längst im Einsatz. Auch auf die Baustelle drängen sie inzwischen – in Form von Mauer- und Bohrrobotern oder 3D-Druckern, die auf der Grundlage von 3D-CAD- oder BIM-Daten Arbeiten ausführen – entweder autonom oder per Fernbedienung unterstützt. Bohrroboter beispielsweise orientieren sich selbstständig im Raum und bohren Montagelöcher in der Decke, was körperlich schwere Überkopfarbeiten erübrigt. Um noch komplexere Tätigkeiten autark ausführen und unvorhergesehene Situationen auf der Baustelle meistern zu können, kommen lernfähige Roboter zum Einsatz, die über zahlreiche Sensoren verfügen und deren Daten KI-gestützt in Echtzeit ausgewertet werden (Beispiele: Baubot, Boston Dynamics, Hilti, Trimble).

KI bei der Nutzung

Die KI macht das smarte Heim noch smarter: Neben der Kommunikation per Spracheingabe kann das KI-gestützte Smarthome über Machine-Learning-Algorithmen (siehe Infokasten) aus den Gewohnheiten der Bewohner Rückschlüsse ziehen und dadurch den Wohnkomfort erhöhen oder den Energieverbrauch optimieren. Für mehr Sicherheit sorgt die maschinelle Gebäudeüberwachung. Werden Video- oder Infrarotkameras miteinander vernetzt und über KI-gestützte Systeme ausgewertet, lassen sich Zutrittskontrollen, der Brandschutz oder die Gebäudeüberwachung verbessern. Mit KI-gestützten Sprachassistenten wie Amazon Echo, Apple Siri oder Google Assistant können vom Fernseher über die Lichtsteuerung bis zur Heizung alle technischen Systeme im Haus gesteuert werden (Beispiele: Google Assistant, Apple Siri, Bosch Security). Im Gegensatz zur herkömmlichen reaktiven Wartung, die erst nach Störungen eingreift, bietet die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) technischer Komponenten Vorteile: Ungeplante Ausfälle technischer Bauteile werden vermieden, Servicetermine und die Anlagenwirtschaftlichkeit werden optimiert, Wartungstermine und die Ersatzteil-Vorhaltung sind besser planbar. Dazu erfassen IoT-Bauteilsensoren (Internet der Dinge) Betriebs- und Zustandsdaten, die zentral mithilfe intelligenter Algorithmen ausgewertet werden. Anhand der Nutzungsmuster und anderer Parameter lässt sich automatisch der optimale Zeitpunkt für Wartungsmaßnahmen ableiten (Beispiele: Techem, TÜV Süd).

Chancen und Risiken

KI & Co. sind längst Teil des Planens, Bauens und Nutzens – oder werden es gerade. Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig und in ihren Potenzialen noch kaum zu überblicken. Viele KI-Systeme setzen als Datenbasis allerdings große Datenmengen (Big Data) voraus, anhand derer sie ihre Algorithmen, etwa zur Mustererkennung, trainieren und optimieren können. Das können Planungs- und Ausschreibungsdaten, Stücklisten, Aufmaßdaten, Baustellendaten, Fotos, Mängellisten oder Sensordaten smarter Bauelemente sein. Werden diese Daten kombiniert und ausgewertet, können sie neben der Planung, Ausführung und Montage auch den Gebäudebetrieb optimieren. Je größer die Datenbasis ist, umso zuverlässiger arbeiten KI-Systeme. Welche Quantität und Qualität diese Daten haben, wie diese verknüpft und welche Bewertungs- und Entscheidungskriterien herangezogen werden, ist aber häufig nicht nachvollziehbar. Das kann insbesondere bei sicherheitsrelevanten Entscheidungen kritisch werden. Experten warnen deshalb vor blindem Vertrauen in KI, Big Data und die häufig intransparenten Prozesse, die dahinterstecken.


Künstliche Intelligenz

Was ist und was kann KI?

Die künstliche Intelligenz (KI) befasst sich als Teilgebiet der Informatik mit der Erforschung intelligenten Verhaltens und maschinellen Lernens, aber auch der praktischen Anwendung von Systemen, die menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität nachahmen können. Zu den Teilgebieten der KI gehören unter anderem wissensbasierte Systeme, die Bild- respektive Mustererkennung oder die Robotik. Der Begriff maschinelles Lernen wird häufig synonym zur KI verwendet, beschreibt aber eine eigenständige Disziplin. Beim maschinellen Lernen (Machine learning) werden mithilfe von Algorithmen und Verfahren Daten interpretiert und aus diesen Rückschlüsse gezogen. Die dabei erlernten Informationen werden verwendet, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Mehrschichtiges Lernen (Deep learning) ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netze eingesetzt werden, um die Zusammenhänge in extrem großen Datenmengen zu verstehen. Die Lernmethoden orientieren sich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns, das künstlich auf dem Computer simuliert wird. Zu den praktischen Anwendungen gehören die Handschrift-, Sprach- oder Gesichtserkennung, die maschinelle Übersetzung oder das autonome Fahren.


Der Autor

Dipl.-Ing. Marian Behaneck ist freier Journalist mit den Schwerpunkten Software, Hardware und IT im Baubereich.


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