Im Leitfaden: 4.3.2 Optimierungskonzepte
Im Bauwesen wird KI genutzt, um Effizienz und Genauigkeit zu verbessern. Das geschieht durch Verknüpfung mit Technologien wie Building Information Modeling (BIM), das automatisierte Entwurfsprozesse ermöglicht, sowie durch KI-gesteuerte Roboter, die repetitive Produktions- bzw. Bau-Aufgaben übernehmen können. KI wird derzeit vor allem zur Daten-basierten Optimierung von Bauprozessen eingesetzt, indem Predictive Analytics und Machine Learning (sowie Deep und Reinforcement Learning) eingesetzt werden, um zukünftige Trends vorherzusagen. Zudem unterstützt KI die Überwachung und Inspektion von Baustellen, bspw. durch die Erkennung und Einordnung von Bauwerksschäden wie Rissen. Auf diese Weise lassen sich die Effizienz steigern, Kosten senken und die Qualität von Bauprojekten verbessern. In RekoTi könnten KI-Algorithmen vor allem zur Bestandsdatenerfassung und -vervollständigung als auch zur Material- und Materialstromerkennung herangezogen werden (vgl. KI unterstützte Optimierung).
Nachfolgend sind zudem Beispiele aufgeführt, wie verschiedene KI-Algorithmen eingesetzt werden können: Maschinelles Lernen (ML): ML erkennt Muster in Bauprojektdaten und ermöglicht bspw. Vorhersagen zu Kosten, Zeitplänen und Ressourcenbedarf. Deep Learning (DL): DL löst komplexe Probleme wie Bilderkennung für Baufortschritte oder Qualitätssicherung von Baumaterialien durch Analyse von Bildern oder Sensordaten. Reinforcement Learning (RL): RL trainiert autonome Systeme wie Bauroboter dazu effiziente Aktionen auf der Baustelle durch Interaktion mit der Umgebung zu erlernen.
