Erklärbare domänenspezifische Künstliche Intelligenz im Massiv‐ und Brückenbau

Abstract

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) wird derzeit flächendeckend in Forschung und Praxis aller Branchen diskutiert und evaluiert. Dieser Beitrag vermittelt zunächst das notwendige Hintergrundwissen zur allgemeinen KI und erarbeitet dann die Notwendigkeit der Entwicklung von domänenspezifischer KI sowie erklärbarer KI (XAI) für die Berechnungs‐ und Bemessungspraxis im Bauwesen. Dabei wird die Rolle der Domäne „Bauingenieurwesen“ an der Schnittstelle zur KI im Hinblick auf Daten sowie Modellierungs‐ und Bemessungsphilosophie diskutiert. Die drei Beispiele (i) Berechnung von Kirchhoff‐Platten mit physikinformierten Neuronalen Netzen, (ii) Kalibrierung von Prior‐Modellen für den parametrischen Brückenentwurf aus Datenbanken und (iii) der KI‐unterstützte konzeptionelle Entwurf von Brücken veranschaulichen die Anwendung von domänenspezifischem Maschinellem und Tiefem Lernen sowie XAI mit besonderem Blick auf den Massiv‐ und Brückenbau. Insbesondere die physikinformierte KI (piKI) stellt eine Alternative zu etablierten numerischen Verfahren unter besonderer Berücksichtigung vorhandener Simulations‐ und Versuchsdaten dar und wird über den Einsatz von XAI erklärbar und nachvollziehbar. Dies ebnet den Weg zur Nutzung der Modelle der piKI im Bauwesen als Digitale Zwillinge eines Tragwerks über deren Lebenszyklen.

KI/ML‐gestützte Auswertung und Interpretation der IABSE‐Brückeneinsturzdatenbank

“…B. [15–20]. Gleichwohl wurden in [21] die Grenzen der Anwendung von KI/ML im Bereich des Ingenieurwesens aufgezeigt.…”

“…B. die Psychologie, die Soziologie und die Kulturwissenschaften, zu Letzterem die Festkörperphysik. Auch die Ingenieurwissenschaften gehören überwiegend zu Letzterem, gleichwohl auch in diesem Bereich hochkomplexe und schlecht abgrenzbare Fragestellungen mit zahlreichen Nebenbedingungen zunehmend auftreten [20]. Die KI‐Analyse der IABSE‐Einsturzdatenbank kann also bisher nicht erkennbare technische und technologische Zusammenhänge beim Einsturz von Brücken aufzeigen, sie kann aber genauso Effekte der Berichterstattung über solche Ereignisse widerspiegeln.…”

Maschinelles Lernen beim Entwurf und der Bemessung von Stahlrahmenhallen

“…Im Gegensatz zum bisherigen Vorgehen werden im Rahmen der KI‐basierten Planung Algorithmen und Daten verwendet, um den Planungsprozess zu unterstützen. Obschon in der Literatur die grundsätzliche Eignung von Algorithmen der KI (oder ihrer Untergruppen wie maschinelles oder tiefes Lernen) für Tragwerksanalyse und ‐bemessung gezeigt wurde [1–8], gibt es derzeit keine vorkonfektionierten Digitalen Zwillinge oder Algorithmen, welche ad hoc in der Tragwerksplanung eingesetzt werden können.…”

“…Die Targets Stützenprofil h s , Riegelprofil h R , Voutenprofil h V und Voutenlänge l V sollen nun mittels ML/DL‐basierter Regressionsmodelle aus den Features Spannweite L , Rahmenabstand e , Stützenhöhe H , Dachneigung α und Designflächenlast q d vorhergesagt werden. Während die Interaktion mit den Nutzenden in unskalierter physikalischer Form erfolgt, werden die Rohdaten innerhalb der Softwarepipeline vor dem Training standardisiert, um die numerische Stabilität des Trainings und die Güte der Approximation zu erhöhen [4–8, 10, 11]. Grundsätzlich wäre eine Repräsentierung der Targets als diskrete Klassen in Anlehnung an z.…”

“…Jüngste Entwicklungen auf dem Gebiet der KI an der Schnittstelle zu den Natur-und Ingenieurwissenschaften führten zur Bildung der Begriffe der "Physik-informierten" sowie "Domänen-informierten" KI [4]. Die Anwendung dieser sowie zusätzliche Hintergründe und Beispiele sind für den konstruktiven Glasbau in [5], den Stahlbau in [4,6] sowie den Massiv-und Brückenbau in [7,8] zu finden.…”