Künstliche Intelligenz ermöglicht ein digitales und vernetztes Datenmanagement in der Bauwirtschaft. Wie nützlich dies vor allem für kleinere und mittlere Unternehmen ist, zeigt das vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) koordinierte Projekt „SDaC – Smart Design and Construction“. Das auf eine verlustfreie Informationsweitergabe zwischen Organisationen und Softwaresystemen gerichtete Projekt bildet einen wichtigen Forschungsbeitrag zur Mensch-Maschine-Kollaboration. Bei einem Abschlussevent stellten die Forschenden die Ergebnisse vor.
Wie kann Künstliche Intelligenz (KI) Menschen in der Bauwirtschaft unterstützen? Welche Aufgaben können Maschinen lernen? Diesen Fragen widmete sich das vom KIT koordinierte Projekt „SDaC – Smart Design and Construction“. „Wir haben eine Plattform entwickelt, auf der sich unter anderem Dokumente aus Projekten, beispielsweise PDF-Lieferscheine, digitalisieren und strukturieren lassen“, sagt der wissenschaftliche Leiter von SDaC, Professor Shervin Haghsheno vom Institut für Technologie und Management im Baubetrieb (TMB) des KIT.
Außerdem entstanden gemeinsam mit den Projektpartnern neun KI-Demonstratoren, die Organisationen der Bauwirtschaft bei der Bauplanung und -realisierung unterstützen sollen. „Dabei haben wir vor allem Wert auf Transparenz und Erklärbarkeit gelegt“, so Haghsheno weiter. Die Demonstratoren sind auf der Plattform für Interessierte einsehbar und lassen sich testen, um die Mehrwerte von KI für die Bauwirtschaft zu erleben. Das TMB betreibt die aufgebaute Plattform und die entwickelten Demonstratoren über den Projektabschluss hinaus in einem Netzwerk weiter, um den Wissens- und Praxisaustausch zum Thema KI in der Bauwirtschaft zu unterstützen.
„Die Ergebnisse des Projekts bilden einen wichtigen Baustein in unserer Forschung zur Digitalisierung in der Bauwirtschaft, besonders zur Mensch-Maschine-Kollaboration“, sagt Shervin Haghsheno. Bei der Bauwirtschaft handele es sich um ein stark fragmentiertes Ökosystem mit vielen Schnittstellen, erklärt Projektleiterin Svenja Lauble vom TMB. „Daher ist eine verlustfreie Informationsweitergabe zwischen Organisationen und Softwaresystemen häufig nur schwer möglich. Mit SDaC haben wir die Mehrwerte von KI gezeigt, vor allem für kleine und mittlere Unternehmen. Gerade diese haben mit vielen Datenformaten zu tun, die häufig nicht digital und strukturiert vorliegen.“
Plattform ermöglicht Digitalisierung von Dokumenten
Zusätzlich haben die Projektbeteiligten in SDaC eine Übersicht von 230 Softwareunternehmen erstellt, die sich mit KI für die Bauwirtschaft befassen. Auf einer Seite können KI-Expertinnen und Experten ihre Leistungen für Bau- oder Bausoftwareunternehmen anbieten. Schulungen und Netzwerkveranstaltungen werden ebenfalls organisiert. Auf der Basis des Demonstrators „Lieferscheine digitalisieren“ haben die Forschenden zudem eine App realisiert, die ab Herbst 2023 in den App-Stores zum Download bereitsteht. Jede Baustelle erhält Lieferscheine im Papierformat, die zur Rechnungsprüfung und Dokumentation manuell aufbereitet werden müssen – die App bietet eine einfache Möglichkeit, sie zu digitalisieren.
Folgeprojekt befasst sich mit intelligenten Sanierungsmaßnahmen
Einzelne in SDaC entstandene Demonstratoren werden im Folgeprojekt „NaiS – Nachhaltige intelligente Sanierungsmaßnahmen“ weiterentwickelt, das ebenfalls vom KIT koordiniert wird. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) geförderte Projekt verknüpft Daten aus verschiedenen Quellen mithilfe von KI-Technologien auf einer digitalen Plattform, um Sanierungsmaßnahmen objektiv zu bewerten und zu optimieren.
Aus dem Projekt SDaC heraus hat sich außerdem das Start-up Valoon in Dortmund gegründet. Sein Ziel ist, Informationen aus bestehenden Kommunikationskanälen wie WhatsApp intelligent aufzubereiten und zu strukturieren.
Mehr als 40 Projektpartner aus Wissenschaft und Wirtschaft waren an SDaC beteiligt. Das Projekt wurde in einem bundesweiten Innovationswettbewerb zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz ausgezeichnet und vom BMWK über 3,5 Jahre mit rund 9 Millionen Euro gefördert.
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Quelle Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
