Eine neue Studie mit dem Titel „Automating the retrospective generation of As-is BIM models using machine learning“ wurde im Rahmen des Projekts BIMKIT veröffentlicht und ist ab sofort hier verfügbar.
Angesichts der Herausforderungen bei der Digitalisierung von Bestandsmodellen werden in dieser Studie Lösungsansätze zur Automatisierung durch Machine-Learning-basierte Methoden untersucht. So bietet die Studie einen Überblick der bisherigen Arbeiten in diesem Themenfeld , beleuchtet Forschungslücken und zeigt Entwicklungsmöglichkeiten auf. Anwendende können sich so über bereits bestehende Lösung informieren, während Forschende eine Orientierung für zukünftige Forschungsprojekte in diesem Bereich erhalten können.
Das vierte BIMKIT-Konsortialtreffen fand vom 26-27. April 2023 an der Ruhr-Universität Bochum statt. Das Treffen richtete sich neben den Projektpartnern auch an die assoziierten Partner, den Mittelgeber und die Begleitforschung.
Im Vordergrund des Konsortialtreffens standen die Demonstratoren Hochbau und Infrastruktur. Die assoziierten Partner erhielten einen Einblick in die für die Demonstratoren entwickelten KI-Dienste. Für den Demonstrator Hochbau wurden unter anderem die KI-Dienste der Objekterkennung in 2D-Plänen sowie die Erkennung von Bauelementen in Grundrissen vorgestellt. Zudem wurden die KI-Dienste für den Demonstrator Infrastruktur präsentiert, für welchen derzeit rund 50 Dienste umgesetzt werden.
Eine Herausforderung stellt dabei die Erfassung und Verarbeitung der umfangreichen Datenmengen dar, die für die Umsetzung der digitalen Bestandsmodellierung notwendig sind. Hier setzt Gaia-X an. Es wurde der aktuelle Stand der Realisierung des BIMKIT-Ökosystems gegeben.
Anschließend darauf wurde ein Überblick über die jetzigen und zukünftigen Aktivitäten im Bereich Transfer in die Wirtschaft und Gesellschaft gegeben. Der Erste Tag endete schließlich mit einer kurzen Zusammenfassung und einem Ausblick für die nächsten Schritte.
Am 27. April stand der projektinterne Austausch im Fokus. Dazu wurden in verschiedenen Themen-Workshops die aktuellen Ergebnisse der jeweiligen Arbeitspakete diskutiert und die nachfolgenden Schritte geplant.
Am 11.04.2023 stellte Prof. Dr.-Ing. Markus König beim „AI & Data Lunch“ vom Institut für Innovation und Technik BIMKIT vor. Zentral war dabei die Fragestellung „wie hilft uns Gaia-X bei der KI-basierten Generierung von digitalen Bauwerkszwillingen?“
In seinem Vortrag wurde deutlich, dass Gaia-X für viele Herausforderungen im Zusammenhang mit der Erstellung digitaler Zwillinge, eine Teillösung darstellen kann. Da vorhandene Systeme nur geringe Unterstützung bei der Digitalisierung bieten, sind Bestandsmodelle aufgrund hohen manuellen Aufwandes und Zeitdruckes oftmals unvollständig. Gaia-X ermöglicht einen sicheren Zugriff und eine flexible Verknüpfung einzelner Daten und Dienste, welche für die Generierung von Bestandsmodellen unabdingbar sind. Rund 60 Fachleute aus anderen Projekten des KI-Innovationswettbewerbs und der Smarten Datenwirtschaft erhielten so einen Einblick in die Vorteile der Verwendung von Gaia-X im BIMKIT-Ökosystem.
Im Rahmen des AI & Data Lunch der Begleitforschungen zu den Technologieprogrammen „Smarte Datenwirtschaft“ und Innovationswettbewerb „Künstliche Intelligenz“ des BMWK wird monatlich ein Einblick in die Zwischenergebnisse eines bestimmten Projekts gegeben. Anschließend werden die Ergebnisse zur Diskussion gestellt.
Prof. Dr.-Ing. Markus König leitet seit 2009 den Lehrstuhl für Informatik im Bauwesen an der Ruhr-Universität Bochum und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit der Digitalisierung im Bauwesen. Schwerpunkt seiner Forschung sind dezentrales Datenmanagement und Verfahren der künstlichen Intelligenz. Im Rahmen des Projektes BIMKIT ist er im Wesentlichen für KI-Verfahren zur Auswertung von 2D-Plänen, die Gaia-X Umsetzung und den Demonstrator Infrastrukturbau verantwortlich. Zudem ist er Gaia-X Domänenpate für den Bereich Planen, Bauen und Betreiben von Bauwerken.
BIMKIT wurde in der Studie Nachhaltigkeit durch den Einsatz von KI – Orientierungshilfe für anwendende Unternehmen, die im Rahmen der Begleitforschung durchgeführt wurde, als Anwendungsfall ausgewählt. Inhaltlich behandelt die Studie, wie sich die Nutzung von KI-Anwendungen auf die Sustainable Development Goals (SDGs) der Vereinten Nationen (VN) auswirkt.
BIMKIT leistet demnach im Bereich der Steigerung der Energieeffizienz in Bestandsbauten in drei SDGs einen Beitrag zum Erreichen der Ziele. Demzufolge trägt das Projekt zu den Zielen bezahlbare und saubere Energie, nachhaltige Städte und Gemeinden sowie Maßnahmen zum Klimaschutz bei. Der Grund hierfür ist die Erzeugung digitaler Modelle von Bestandsbauten, die für verschiedene Zwecke nutzbar sind: Neben den Bauteilen und technischen Anlagen können die Modelle Berechnungen zu Kühl-, Lüftungs-, Trinkwarmwasser- und Heizungsbedarfen sowie zur Hilfsenergie und, bei Nichtwohngebäuden, zur Beleuchtung enthalten. Aus den Bestandsmodellen können daher erforderliche Maßnahmen zur Optimierung des Energieverbrauchs von Bestandsgebäuden abgeleitet werden, die zu einer Reduzierung der CO2-Emissionen beitragen!
Ab sofort geben unsere KI-Demonstratoren einen genauen Einblick darüber, wie BIMKIT künstliche Intelligenz einsetzt, um Bestandsmodelle zu erstellen und mit Informationen anzureichern. Dabei wird sowohl das Immobilienmanagement von Gebäuden als auch die Erhaltungsplanung von Brücken betrachtet.
Detektion von Brandschutzanlagen in Bildern
Bauelementerkennung auf 2D-Plänen
Schadenerkennung in Bildern
Erzeugung von IFC-Modellen aus 2D-Plänen
KI-Demonstratoren (Bild: BIMKIT)
Unsere Demonstratoren geben einen Überblick über:
die automatisierte Erkennung von Brandschutzanlagen in Bildern. Es konnten bereits erste Ergebnisse bei der Detektion von Feuerlöschern, Rauchwarnmeldern und Löschdecken erzielt werden.
die Schadenerkennung in Bildern. Hier wird ein KI-Modell eingesetzt, um den Schaden in einem Baumaterial sowohl zu erkennen als auch zu klassifizieren. Durch eine pixelgenaue Bestimmung können die Ausrichtung sowie die Größen der Schäden bestimmt und berechnet werden.
die Bauelementerkennung auf 2D-Plänen. Hier werden durch eine KI Bauelemente wie Wände, Fenster und Türen und deren Eigenschaften auf pixelbasierten 2D-Plänen automatisiert erkannt. Dadurch wird die Erfassung von Bestandsbauten, für die es bisher keine digitalen Gebäudemodelle gibt, deutlich beschleunigt.
Die Erzeugung von IFC-Modellen aus 2D-Plänen. Dabei werden die gescannten Pläne automatisch analysiert und die gewonnenen Informationen extrahiert.
Verschaffen Sie sich mit unseren Demonstratoren einen Eindruck dazu, wie mit KI Bestandsmodelle erzeugt oder angereichert werden können. Es erwarten Sie detailliertere Erklärungen und Videos zur Funktion!
Am 22. und 23. November 2022 wurden auf der diesjährigen BIMWorld in München unsere Fortschritte und die ersten Ergebnisse präsentiert. Dabei wurde BIMKIT anhand von konkreten Anwendungsbeispielen Interessierten und potentiellen Nutzern vorgestellt.
Unser Hauptaugenmerk lag dabei auf der Demonstration: Besucher erfuhren, wie BIMKIT mithilfe von KI digitale Zwillinge von Bestandsbauten erzeugt und welchen Nutzen diese erfüllen. Dazu müssen zunächst sämtliche Daten erfasst und analysiert werden. Schrittweise wurde dafür der Weg der Daten aus der klassischen Erfassungen hin zur Digitalisierung erläutert. Interessierte hatten dementsprechend die Gelegenheit einen direkten Einblick in das Projekt zu erlangen.
Es wurde außerdem gezeigt, wozu die gewonnen Daten genutzt werden können. Einer der in BIMKIT identifizierten Anwendungsfälle besteht in der Wartung der technischen Gebäudeausrüstung. In diesem Zusammenhang haben wir auf der BIMWorld die Detektion von Brandschutzelementen mit KI demonstriert. Diese Live-Darstellung der Vorgehensweise ermöglichte dem Zuschauer die Theorie in der Praxis zu erleben.
Erkennung von Brandschutzanlagen (Bild: Angelina Aziz)
Für unser Team ist die BIMWorld 2022 ist ein voller Erfolg gewesen! Wir nehmen die Eindrücke und Erkenntnisse aus unseren Gesprächen mit und bedanken uns herzlich bei allen Interessierten und Besuchern für den aufschlussreichen und fachlichen Austausch!
Die Zielsetzung von BIMKIT ist eng mit dem Begriff Gaia-X verknüpft, denn das Projekt BIMKIT basiert auf der neuentwickelten europäischen Cloud. Doch was genau ist GAIA-X? Zu dieser Fragestellung ist eine aufschlussreiche Veröffentlichung von Hartmut Krause-Edler erschienen. Seit 2021 arbeitet er als Projektmanager bei der NT Neue Technologie AG in Erfurt. Für BIMKIT übernimmt er die Erarbeitung und Gestaltung der Systemarchitektur.
In seiner Veröffentlichung “GAIA-X: Europäische Antwort auf die großen Hyperscaler“ können Sie sich über die wesentlichen Aspekte von GAIA-X informieren. Unter anderem legt Krause-Edler die inhaltlichen Schwerpunkte von GAIA-X dar und geht auf die verfolgten Ziele und Werte ein. Des Weiteren informiert er über den Ursprung und die Entwicklung der Cloud. Seine Einteilung in Unterthemen verschafft den Lesenden zudem einen Überblick und erleichtert das Verständnis von GAIA-X. Erfahren Sie im Artikel, warum Gaia-X neue Möglichkeiten und Chancen für die Nutzer bietet.
Erkennung von Brandmelder und Feuerlöscher (BIld: Aziz@IIB)
Im neuveröffentlichten Artikel „Maschinelles Lernen im Bauwesen – Lösungen für den Mittelstand“ vom Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Planen und Bauen wird erläutert, wie wichtig die Entwicklungen im maschinellen Lernen für das Bauwesen sind und welche Lösungen damit ermöglicht werden.
Auch die BIMKIT-Entwicklungen zeigen die Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens für die Praxis auf. In BIMKIT erforscht Angelina Aziz (Lehrstuhl für Informatik im Bauwesen, RUB) die automatisierte Erkennung von Brandschutzanlagen in Bildern. Mit ihren Forschungsansätzen kann „[…] beispielsweise festgestellt werden, wo Feuerlöscher in einem Gebäude hängen oder ob sie wirklich dort hängen, wo sie sein sollten, sodass der Brandschutzbeauftragte durch diese Lösung bestmögliche Unterstützung bei seiner Tätigkeit erfährt.“ So wird klar, wie hilfreich die Nutzung von KI in der Praxis sein kann.
Im Beitrag werden darüber hinaus weitere Einsatzmöglichkeiten für KI im Bauwesen und die Vorteile der Nutzung vorgestellt. Es wird erklärt, dass durch maschinelles Lernen Merkmale und Besonderheiten aus bestehenden Datensätzen abgeleitet werden können. Dadurch können Vorhersagen zu anstehenden bzw. zukünftigen Prozessen getroffen werden. Im Bereich des Bauwesens wird diese Methode genutzt, um Bestandsaufnahmen von Gebäuden zu erstellen. Die leichtere Erfassung von Immobilien- bzw. Objektbeständen verschafft den Nutzern einen signifikanten Vorteil bei der Wartung und Planung
Wir freuen und, dass die BIMKT-Ergebnisse als praktisches Beispiel ausgewählt wurden, um zu zeigen, wie KI im Mittelstand eingesetzt werden kann. Verschaffen Sie sich einen tieferen Einblick in das Thema und die Bedeutung von künstlicher Intelligenz im Bauwesen im Artikel des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Planen und Bauen.
Am 26. und 27. September 2022 fand das dritte BIMKIT-Konsortialtreffen in Erfurt statt. Das Treffen richtete sich neben den Projektpartnern auch an die assoziierten Partner, den Mittelgeber und die Begleitforschung.
BIMKIT-Konsortium in Erfurt
Im Fokus des BIMKIT-Konsortialtreffen waren vor allem die bisherigen Entwicklungen im Projekt. Zum Auftakt begrüßte der Konsortialführer die Teilnehmer und informierte mit einem Gesamtüberblick zum aktuellen Projektstatus. Anschließend wurde besonders auf die Fortschritte in der Entwicklung der verschiedenen KI-Services eingegangen. Anschließend wurde die Konzeption des GAIA-X-basierten BIMKIT-Ökosystem besprochen. Mit einem Überblick zu den bisherigen und geplanten Transferaktivitäten endete der erste Tag.
Tag 2 diente dem projektinternen Austausch. In Workshops zu den Demonstratoren für die Bereiche Hochbau und Infrastruktur wurden die aktuellen Ergebnisse diskutiert, nötige Prozessketten definiert sowie die nächsten Schritte geplant und vorbereitet. Übergreifend wurden zudem technische Aspekte des BIMKIT-Ökosystems besprochen.
