Unser Glossar erklärt wichtige Schlüsselbegriffe rund um das digitale Planen, Bauen und Betreiben. Viele unserer Inhalte auf dieser Website sind mit dem Glossar verknüpft, um wiederkehrende Fachbegriffe begreiflich zu machen. Die Fachbegriffe werden dabei auch in zwei gesonderten Schwerpunkten zu den Themen “Nachhaltigkeit” und “Künstliche Intelligenz” vertieft.

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K

KI-Trainer
KI-Trainer helfen kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU), auch fortschrittliche Technologien wie KI im Rahmen der Digitalisierung gewinnbringend für sich zu nutzen. Angesiedelt an den Mittelstand 4.0 Kompetenzzentren, sind sie Ansprechpartner für Ihre Fragen rund um das Thema KI, insbesondere der Nutzung von KI-Methoden und -Anwendungen in KMUs. Im Rahmen von Workshops, Unternehmensbesuchen, Vorträgen und Roadshows vermitteln sie Ihnen und Ihren Mitarbeitern die KI-Kompetenzen, die Sie brauchen, um Ihr Unternehmen zukunftssicher zu machen! Das Angebot der KI-Trainer des Kompetenzzentrum Planen und Bauen umfasst neben KI-Sprechstunden, die einen ersten Kontakt zwischen den Trainern und Unternehmen ermöglichen, auch Vorträge und Webinare rund um das Thema KI im Planen und Bauen. Darüber hinaus wird das Angebot durch KI-Checks, die Konzeption und Umsetzung von KI-Demonstratoren sowie die Unterstützung bei konkreten Umsetzungsprojekten ergänzt.
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Klassische/traditionelle Lernverfahren
Zu den klassischen oder traditionellen Lernverfahren gehören symbolische Verfahren und ältere statistische Verfahren. Diese stehen im Gegensatz zu den neueren Verfahren wie Maschinenlernen und tiefe neuronale Netze (vgl. Maschinelles Lernen/Fraunhofer 2018).
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Kollaborationsplattform

Mit der Kollaborationsplattform werden Regeln (im englischen CDE) für den Austausch von Information in einem Projekt beschrieben. Ziel sind Leitlinien für einen effizienten Austausch von Informationen. Das Dokument beinhaltet: Festlegung der Austauschformate (mit Version), Dateinamenskonventionen, Verortungs‐ und Koordinationsstrategie, Strategie zum Umgang mit Volumen, Festlegung der Prüfungs‐ und Validierungsverfahren und den Master Information Plan (MIP).

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Kollaboratives Arbeiten

Das kollaborative Arbeiten basiert auf kollektiver Intelligenz, d.h., auf dem Austausch zwischen verschiedenen Akteuren sowie der Kombination ihrer Fähigkeiten und ihres Wissens, um ein gemeinsam definiertes Ziel zu erreichen. Das primäre Ziel des kollaborativen Arbeiten ist, den Ideenaustausch zwischen den Mitarbeitenden zu fördern und kreative Lösungen zu entwickeln.

Kollisionserkennung

Verfahren zur Erkennung von Überschneidungen (meist geometrisch) von Modellobjekten, z.B. Lüftungskanal mit Wand.

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Kollisionsprüfung

Verfahren zur computergestützten Prüfung von virtuellen Überschneidungen vom Modellelementen eines oder mehrerer Fachmodelle. Das Verfahren basiert auf der Zusammenarbeit der beteiligten Projektpartner und beinhaltet auch die Fortschreibung und Dokumentation der Kollisionen.

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Konsolidierte Daten

Die Dokumentation einer Disziplin (Grafik= Pläne, Schnitte, Details etc.) und die Daten (Alphanumerik= Raumbuch, Türlisten etc.) erfolgen aus einer Quelle. Damit werden redundante Informationen vermieden und Fehlerquellen minimiert.

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Koordinationsmodell

Das Koordinationsmodell ist ein Gesamtbauwerksmodell, das für die Koordination temporär aus Fachmodellen zusammengestellt wird. Es dient der Koordinierung der beteiligten Gewerke und insbesondere der Kollisionsprüfung.

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Korpus
Sammlung von Daten und Algorithmen, aus denen durch Methoden der Künstlichen Intelligenz Informationen abgeleitet werden.
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Kostencontrolling

Kostencontrolling beschreibt die Gesamtheit aller Maßnahmen zur Erreichung einer Kostensicherheit der Investition zu einem frühen Projektzeitpunkt sowie die Kontrolle der Kosten während der Realisierung. Baukostencontrolling begleitet ein Bauvorhaben kontinuierlich über alle Phasen der Planung und Ausführung.

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Kosten-Mengen-Simulation

Ist eine Bezeichnung für ein Bauwerksmodell, bei dem Objekte eines 3D-Modells bezüglich Zeit und Kosten verknüpft werden. Es werden die modellbasierten Mengen, der Material- und Personalbedarf sowie Kostenschätzungen berücksichtigt. Hierbei kann neben der Bausimulation auch der Kostenverlauf simuliert werden. Anmerkung: Der Begriff 5D ist hier gebräuchlich.

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Künstliche Intelligenz

Eine allgemein akzeptierte Definition zu Künstlicher Intelligenz (KI) gibt es nicht. KI ist ein Teilgebiet der Informatik. Sie hat das Ziel, Technologien zu entwickeln, die es Computern und Maschinen erlauben, “intelligent” zu agieren.

KI-Systeme können mit Hilfe von Daten ihnen gestellte Aufgaben eigenständig lösen, sich an eine Situation anpassen und mit anderen Geräten kommunizieren. Der Begriff KI beschreibt auch Systeme, die ein “Verhalten” zeigen, das eine Intelligenz nahelegt.Mit Hilfe von Algorithmen lernt eine KI also, Denkprozesse zu simulieren. Das heißt, ein Problem erkennen, aus Fehlern zu lernen und das Problem lösen zu können.Künstliche Intelligenz beinhaltet folgende Forschungsfelder:

  • Problemlösen
  • Wissensrepräsentation und Schlussfolgern
  • Unsicherheit und Schlussfolgern
  • Maschinelles Lernen
  • Wahrnehmung und Sehen
  • Verstehen und Generieren von natürlicher Sprache
  • Interaktion
  • Robotik

Der Begriff KI beschreibt auch Systeme, die ein “Verhalten” zeigen, das eine Intelligenz nahelegt. KI-Anwendungen können in einem sehr begrenzten Rahmen Intelligenz und Schnelligkeit demonstrieren, die der menschlichen überlegen ist. Eine generelle KI, die weiter gefasst ist, arbeitet noch weit unter dem Niveau einer menschlichen Intelligenz. KI-Systeme können mit Hilfe von Daten ihnen gestellte Aufgaben eigenständig lösen, sich an eine Situation anpassen und mit anderen Geräten kommunizieren. Theoretisch wird dazu nach dem Input auch kein Mensch mehr benötigt, wenn das System vollautomatisiert arbeiten kann.Die Lernfähigkeit der Systeme wurde bereits zu Beginn der KI-Forschung als grundlegende kognitive Fähigkeit definiert. Es ist jedoch schwierig, abschließend zu bestimmen, was als „intelligent“ gilt. Abhängig vom jeweiligen Stand der Technik entwickelte sich daher stets das Verständnis darüber weiter, was als KI bezeichnet wird.

Weitere Informationen zum Einsatz Künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen finden Sie in unserem KI-Kochbuch.

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Künstliches neuronales Netz

Künstliche neuronale Netze sind Modelle des maschinellen Lernens, die grob der Funktionsweise der Neuronen des menschlichen Gehirns nachempfunden sind. Sie bestehen aus in Software realisierten Schichten von Knoten, die als künstliche Neuronen bezeichnet werden. Die einzelnen Verbindungen zwischen den Neuronen haben eine Gewichtung, die aussagt, was richtig und hilfreich auf dem Weg zur Lösung ist und was nicht. Während des Trainingsprozesses mit großen Datenmengen werden die künstlichen Neuronen angepasst, so dass die Ergebnisse immer besser werden. Bei einer sehr hohen Anzahl von Schichten, auch Deep Learning genannt, können auch sehr komplexe Muster abgebildet und erkannt werden.

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