Erklärbare domänenspezifische Künstliche Intelligenz im Massiv‐ und Brückenbau

Abstract Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) wird derzeit flächendeckend in Forschung und Praxis aller Branchen diskutiert und evaluiert. Dieser Beitrag vermittelt zunächst das notwendige Hintergrundwissen zur allgemeinen KI und erarbeitet dann die Notwendigkeit der Entwicklung von domänenspezifischer KI sowie erklärbarer KI (XAI) für die Berechnungs‐ und Bemessungspraxis im Bauwesen. Dabei wird die Rolle der Domäne „Bauingenieurwesen“ an der Schnittstelle zur KI im Hinblick auf Daten sowie Modellierungs‐ und Bemessungsphilosophie diskutiert. Die drei Beispiele (i) Berechnung von Kirchhoff‐Platten mit physikinformierten Neuronalen Netzen, (ii) Kalibrierung von Prior‐Modellen für den parametrischen Brückenentwurf aus Datenbanken und (iii) der KI‐unterstützte konzeptionelle Entwurf von Brücken veranschaulichen die Anwendung von domänenspezifischem Maschinellem und Tiefem Lernen sowie XAI mit besonderem Blick auf den Massiv‐ und Brückenbau. Insbesondere die physikinformierte KI (piKI) stellt eine Alternative zu etablierten numerischen Verfahren unter besonderer Berücksichtigung vorhandener Simulations‐ und Versuchsdaten dar und wird über den Einsatz von XAI erklärbar und nachvollziehbar. Dies ebnet den Weg zur Nutzung der Modelle der piKI im Bauwesen als Digitale Zwillinge eines Tragwerks über deren Lebenszyklen.