KIREL

Kollaborativ generatives Machine und Deep Learning bei der simulationsbasierten Ressourcenplanung von Energietrassen mit Expertenwissen

Das Forschungsprojekt unter Leitung von Andreas Straßer, BIM-Koordinator bei Max Bögl und Prof. Dr.-Ing. Mathias Obergrießer von der OTH Regensburg wird im Rahmen einer Wirtschaftsförderung durch den Freistaat Bayern unterstützt und verfolgt das Ziel, den Bauablauf von Energietrassen-Projekten effizienter zu gestalten und zu optimieren.

Entwicklung eines KI-unterstützten digitalen Werkzeugs

Angesichts des stetig wachsenden Strombedarfs und des Ausbaus erneuerbarer Energien gewinnt der Bau von Energietrassen zunehmend an Bedeutung. Jedoch fehlt es an Erfahrungswerten, wie Projekte dieser Art und Größenordnung effizient abgewickelt werden können. Der Vorteil dieser Infrastrukturprojekte ist, dass sie durch sich wiederholende Arbeitsschritte gekennzeichnet sind und damit ein ideales Anwendungsfeld für eine detaillierte digitale Voruntersuchung bieten.

Im Zuge des Forschungsprojekts soll deshalb ein KI-unterstütztes digitales Werkzeug entstehen, in das die Fachplanenden wesentliche Rahmenbedingungen – wie z. B. die Abmessungen des Baufelds und die Anordnung der Baustraße – eingeben. Basierend auf diesen Vorgaben generiert das System mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und parametrischen Simulationsmodellen automatisiert Entwurfsvarianten für die Planung der erdbau spezifischen Ressourcen oder der geeignetsten Fahrrouten.

Simulationsdaten zur Findung effizienterer Planungsalternativen

Ein weiterer Schwerpunkt von KIREL ist die Erforschung, wie KI-Modelle mit begrenzten, aber hochwertigen Daten effektiv trainiert werden können. Da herkömmliches KI-Training große Datensätze erfordert, untersucht das Projekt, wie sich bestehende, unstrukturierte Daten – etwa Geräte-Daten oder synthetische Simulationsergebnisse – gezielt nutzen lassen.

Die KI-gestützte Anwendung soll es ermöglichen, schnell verschiedene Varianten durchzuspielen, vorhandene Ressourcen zu berücksichtigen, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und effizientere Planungsalternativen zu identifizieren. Dieses digitale Werkzeug wird in enger Zusammenarbeit und Absprache mit den Ausführenden auf der Baustelle entwickelt, wodurch die Entstehung einer praxistauglichen Lösung sichergestellt wird.