Objekterkennung in Grundrissplänen

Dieser Inhalt wurde auch auf der internationalen Konferenz „AI in AEC“ am 24.03.2021 von Patrick Hemmer (KRSI-KIT) präsentiert.

In den letzten Jahren sind immer mehr Unternehmen in der Architektur-, Ingenieur- und Baubranche auf das Potential von künstlicher 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 große Unternehmen ihre Daten gewinnbringend nutzen können. Wie auch in vielen anderen Branchen sind Mitarbeiter unsicher, welche Auswirkungen KI auf ihre Arbeit haben wird und zögern daher, die anstehende Transformation zu unterstützen.

Das Konzept der “human-zentrierten künstlichen Intelligenz“ 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 ergänzen und befähigen sollen. 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 zukünftig immer mehr Systeme Anwendung in der Praxis finden werden, die auf der Kombination von menschlicher und künstlicher Intelligenz beruhen.

Der Prozess der Massenermittlung erfordert das manuelle Zählen von relevanten Bauteilen. Im Bereich des Gebäudebetriebs besteht hierbei die Herausforderung, Objekte aus Grundrissen zu identifizieren, die meist nur als gerasterte Bilder oder Ausdrucke vorliegen (siehe Abbildung 1). 

Abbildung 1: Reduzierung der manuellen Arbeit durch KI-Anwendungen

Um dieses Problem zu lösen und die Qualitätskontrolle zu fördern, erkennt das im Rahmen des Forschungsprojekts „Smart Design and Construction“ entwickelte Human-in-the-loop System für die Benutzer relevante Symbole in gescannten Grundrissen, um den Planungsprozess zu unterstützen und den Abgleich mit den Gebäudeanforderungen zu vereinfachen (siehe Abbildung 2).

Abbildung 2: Durch die Quantifizierung von Unsicherheit der Vorhersagen kann das System den Anwendern kommunizieren, welche Symbole überprüft werden müssen

Hierbei findet eine bilaterale Zusammenarbeit zwischen Nutzer und System statt. Einerseits unterstützt es seine Anwender durch relevante Empfehlungen, bietet ihnen andrerseits aber auch die Möglichkeit ihr Domänenwissen gezielt einzubringen, um so schlussendlich zu einer effizienteren und zuverlässigeren Massenermittlung beizutragen.

Neben diesem Anwendungsfall arbeiten eine Vielzahl von Entwicklungsteams im Rahmen des Forschungsprojektes an Lösungen für weitere Anwendungsfälle, um einen entscheidenden Beitrag zur Digitalisierung der Baubranche zu leisten.