{"id":7285,"date":"2025-07-04T16:17:37","date_gmt":"2025-07-04T14:17:37","guid":{"rendered":"https:\/\/rcai.de\/?p=7285"},"modified":"2025-07-04T16:23:16","modified_gmt":"2025-07-04T14:23:16","slug":"kirel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rcai.de\/en\/2025\/07\/04\/kirel\/","title":{"rendered":"KIREL"},"content":{"rendered":"

KIREL<\/h2>\n\n\n\n
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Symbol image (Midjourney, Generative AI)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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KI-basierte interaktive Ressourcenplanung von erdbauspezifischen Linienbaustellen<\/h4>\n\n\n\n
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funded by:
Bavarian State Ministry of Economic Affairs, Regional Development and Energy (StMWi)<\/a><\/h6>\n\n\n\n
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Project responsible: Prof. Dr. Mathias Obergrie\u00dfer<\/a>
Kollaborationspartner: Max B\u00f6gl Stiftung & Co. KG<\/a><\/h6>\n\n\n\n
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Laufzeit: 2025-2027<\/h6>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Kollaborativ generatives Machine und Deep Learning bei der simulationsbasierten Ressourcenplanung von Energietrassen mit Expertenwissen<\/h4>\n\n\n\n
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Das Forschungsprojekt unter Leitung von Andreas Stra\u00dfer, BIM-Koordinator bei Max B\u00f6gl und Prof. Dr.-Ing. Mathias Obergrie\u00dfer von der OTH Regensburg wird im Rahmen einer Wirtschaftsf\u00f6rderung durch den Freistaat Bayern unterst\u00fctzt und verfolgt das Ziel, den Bauablauf von Energietrassen-Projekten effizienter zu gestalten und zu optimieren.<\/h6>\n\n\n\n
Entwicklung eines KI-unterst\u00fctzten digitalen Werkzeugs<\/strong><\/h6>\n\n\n\n

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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 Gr\u00f6\u00dfenordnung effizient abgewickelt werden k\u00f6nnen. Der Vorteil dieser Infrastrukturprojekte ist, dass sie durch sich wiederholende Arbeitsschritte gekennzeichnet sind und damit ein ideales Anwendungsfeld f\u00fcr eine detaillierte digitale Voruntersuchung bieten.<\/h6>\n\n\n\n

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Im Zuge des Forschungsprojekts soll deshalb ein KI-unterst\u00fctztes digitales Werkzeug entstehen, in das die Fachplanenden wesentliche Rahmenbedingungen \u2013 wie z. B. die Abmessungen des Baufelds und die Anordnung der Baustra\u00dfe \u2013 eingeben. Basierend auf diesen Vorgaben generiert das System mithilfe von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und parametrischen Simulationsmodellen automatisiert Entwurfsvarianten f\u00fcr die Planung der erdbau spezifischen Ressourcen oder der geeignetsten Fahrrouten.<\/h6>\n\n\n\n

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Simulationsdaten zur Findung effizienterer Planungsalternativen<\/strong><\/h6>\n\n\n\n

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Ein weiterer Schwerpunkt von KIREL ist die Erforschung, wie KI-Modelle mit begrenzten, aber hochwertigen Daten effektiv trainiert werden k\u00f6nnen. Da herk\u00f6mmliches KI-Training gro\u00dfe Datens\u00e4tze erfordert, untersucht das Projekt, wie sich bestehende, unstrukturierte Daten \u2013 etwa Ger\u00e4te-Daten oder synthetische Simulationsergebnisse \u2013 gezielt nutzen lassen.<\/h6>\n\n\n\n

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Die KI-gest\u00fctzte Anwendung soll es erm\u00f6glichen, schnell verschiedene Varianten durchzuspielen, vorhandene Ressourcen zu ber\u00fccksichtigen, potenzielle Probleme fr\u00fchzeitig zu erkennen und effizientere Planungsalternativen zu identifizieren. Dieses digitale Werkzeug wird in enger Zusammenarbeit und Absprache mit den Ausf\u00fchrenden auf der Baustelle entwickelt, wodurch die Entstehung einer praxistauglichen L\u00f6sung sichergestellt wird.<\/h6>\n<\/div>\n\n\n\n

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