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Referenz

Eine Künstliche Intelligenz zur Planung und Verwaltung von Auftraggeber-Informations-Anforderungen in BIM-Projekten

BIM steht für eine zunehmend an Bedeutung gewinnende Arbeitsmethodik im Bauwesen, die die Zusammenarbeit der Projektbeteiligten durch ein verbessertes Informationsmanagement vereinfacht. Für den reibungslosen Planungsablauf sind entsprechende Vereinbarungen z.B. in Form von Auftraggeber-Informations-Anforderungen (AIA) zu definieren. Die korrekte Erstellung solcher AIA ist mit den heute verfügbaren Werkzeugen jedoch ein sehr zeitintensives Verfahren und erfordert umfangreiches Wissen über BIM, die eingesetzte Software inkl. ihrer Schnittstellen, die genutzten Fachmodelle, sowie das Bauvorhaben.

Im Projekt AIAKI sollen Verfahren erforscht und entwickelt werden, die Anwendern bei der Erstellung und Konfiguration einer bedarfsgerechten AIA unterstützen. Ziel des Projekts ist die Umsetzung eines virtuellen Assistenten, der einerseits Vorschläge auf Basis der gegebenen Projektinformationen und verfügbaren Beispiel-AIAs anbietet und andererseits den AIA-Entwurf des Nutzers auf Plausibilität und Fehler überprüfen kann. Hierfür wird federführend durch das Institut für Bauinformatik der TU Dresden ein neuartiger hybrider KI-basierter Ansatz verfolgt, der Methoden des ‚Machine Learning‘ mit wissensbasierten Methoden kombiniert. Das AIAKI-Assistenzsystem soll als Modul anschließend in die bestehende AIA-Plattform BIMQ des Projektpartners AEC3 Deutschland GmbH eingebettet werden. Im Rahmen dieser Integration soll auch die Interaktion zwischen Nutzer und KI untersucht werden, um eine möglichst effiziente, dem aktuellen Arbeitsstand angemessene Unterstützung anbieten zu können.

Das Anwendungsgebiet für das AIAKI-Assistenzsystem soll im Rahmen des Forschungsvorhabens mit Hilfe der Expertise der GI-Consult GmbH zunächst auf die Projektplanung von Bahnanlagen fokussiert sein, soll mit der Formalisierung entsprechenden Fachwissens aber auch auf andere Anwendungs-gebiete übertragbar sein. Insgesamt wird erwartet, dass sowohl der Zeitaufwand als auch die Fehleranfälligkeit des AIA-Erstellungsprozesses durch eine automatisierte Erstellung und Prüfung der AIA deutlich verringert werden kann. Praktische Tests sollen die Methodik validieren und als Diskussionsgrundlage mit unserem Assoziationspartner der DB Bahnbau Gruppe GmbH dienen.

Das Projekt AIAKI wird unter dem Förderkennzeichen 01IS22038A vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.
 

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