{"id":2110,"date":"2021-04-15T16:15:38","date_gmt":"2021-04-15T16:15:38","guid":{"rendered":"https:\/\/sdac.tech\/?p=2110"},"modified":"2022-02-21T07:33:40","modified_gmt":"2022-02-21T07:33:40","slug":"objekterkennung-in-grundrissplaenen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sdac.tech\/en\/objekterkennung-in-grundrissplaenen\/","title":{"rendered":"Object recognition in ground plans"},"content":{"rendered":"\t\t
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Objekterkennung in Grundrisspl\u00e4nen<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Dieser Inhalt wurde auch auf der internationalen Konferenz \u201eAI in AEC\u201c am 24.03.2021 von Patrick Hemmer (KSRI-KIT) pr\u00e4sentiert.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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In den letzten Jahren sind immer mehr Unternehmen in der Architektur-, Ingenieur- und Baubranche auf das Potential von k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) zur Verbesserung von Arbeitsprozessen aufmerksam geworden. Dieser Trend wird durch verschiedene technologische Fortschritte vorangetrieben, wie z.B. die zunehmende Verbreitung von Building Information Modeling (BIM). Bislang haben jedoch nur wenige mittlere und gro\u00dfe Unternehmen ihre Daten gewinnbringend nutzen k\u00f6nnen. Wie auch in vielen anderen Branchen sind Mitarbeiter unsicher, welche Auswirkungen KI auf ihre Arbeit haben wird und z\u00f6gern daher, die anstehende Transformation zu unterst\u00fctzen.<\/span> <\/b><\/p>

Das Konzept der „human-zentrierten k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/strong>\u201c hat in den letzten Jahren sowohl in der Praxis als auch in der Wissenschaft zunehmend an Bedeutung gewonnen. Der Ansatz basiert auf der Idee, dass KI-Systeme Mitarbeiter nicht ersetzen, sondern erg\u00e4nzen und bef\u00e4higen sollen<\/strong>. Besonders im Bereich der Architektur, indem viele Arbeitsprozesse durch eine Vielzahl sich wiederholender Aufgaben gekennzeichnet sind, ist die Identifizierung und Zuweisung dieser Aufgaben an Computer ein vielversprechendes Unterfangen. Aus diesem Grund ist davon auszugehen, dass zuk\u00fcnftig immer mehr Systeme Anwendung in der Praxis finden werden, die auf der Kombination von menschlicher und k\u00fcnstlicher Intelligenz beruhen.<\/span><\/p>

Der Prozess der Massenermittlung erfordert das manuelle Z\u00e4hlen von relevanten Bauteilen. Im Bereich des Geb\u00e4udebetriebs besteht hierbei die Herausforderung, Objekte aus Grundrissen zu identifizieren, die meist nur als gerasterte Bilder oder Ausdrucke vorliegen (siehe Abbildung 1).\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Abbildung 1: Reduzierung der manuellen Arbeit durch KI-Anwendungen<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Um dieses Problem zu l\u00f6sen und die Qualit\u00e4tskontrolle zu f\u00f6rdern, erkennt das im Rahmen des Forschungsprojekts \u201eSmart Design and Construction\u201c entwickelte Human-in-the-loop System f\u00fcr die Benutzer relevante Symbole in gescannten Grundrissen, um den Planungsprozess zu unterst\u00fctzen und den Abgleich mit den Geb\u00e4udeanforderungen zu vereinfachen (siehe Abbildung 2).<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Abbildung 2: Durch die Quantifizierung von Unsicherheit der Vorhersagen kann das System den Anwendern kommunizieren, welche Symbole \u00fcberpr\u00fcft werden m\u00fcssen<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Hierbei findet eine bilaterale Zusammenarbeit zwischen Nutzer und System statt. Einerseits unterst\u00fctzt es seine Anwender durch relevante Empfehlungen, bietet ihnen andrerseits aber auch die M\u00f6glichkeit ihr Dom\u00e4nenwissen gezielt einzubringen, um so schlussendlich zu einer effizienteren und zuverl\u00e4ssigeren Massenermittlung beizutragen.<\/p>

Neben diesem Anwendungsfall arbeiten eine Vielzahl von Entwicklungsteams im Rahmen des Forschungsprojektes an L\u00f6sungen f\u00fcr weitere Anwendungsf\u00e4lle, um einen entscheidenden Beitrag zur Digitalisierung der Baubranche zu leisten.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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