Generativer Brückenentwurf
Inhaltsverzeichnis
Projektdaten
|
Titel | Title |
Kurzfassung
EMBED-Netzwerk
Das Projekt „Erfahrungsgestütztes, materialeffizientes generatives Brückenentwurf (EMBED)" zielt darauf ab, den Brückenentwurfsprozess durch den Einsatz generativer KI zu disruptieren und materialeffiziente sowie statisch korrekte Entwürfe zu erstellen. Um der Komplexität und Variabilität des Brückenentwurfs gerecht zu werden, kombiniert EMBED datengestützte Methoden, ingenieurwissenschaftliches Wissen und praktisches Fachwissen. Damit soll der Entwurfsprozess automatisiert und optimiert werden.
Im Rahmen des Projekts wird ein interaktives, multimodales KI-Framework entwickelt. Dieses nutzt Deep Learning, Reinforcement Learning und physikalisch informierte Verlustfunktionen, um menschliche Erfahrung und ingenieurtechnische Einschränkungen direkt in die generativen Modelle einzubetten. Zu den wichtigsten Aktivitäten gehören die Erfassung und Annotation vielfältiger Brückendaten, die Erstellung eines umfassenden Wissensgraphen sowie die Entwicklung eines funktionsfähigen Prototyps für den KI-gestützten Brückenentwurf. Der Arbeitsablauf ist darauf ausgelegt, eine iterative Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI zu unterstützen, sodass Experten die Ergebnisse generativer Modelle lenken und validieren können. Ein Brückenentwurfswettbewerb für Studierende soll die praktischen Auswirkungen des Projekts verdeutlichen, eine Validierung in der Praxis ermöglichen und die nächste Generation von Ingenieur:innen einbinden. Mit diesen Innovationen zielt EMBED darauf ab, neue Standards für Effizienz und Kreativität im Brückenentwurf zu setzen.