Der Lehrstuhl für Informatik im Bauwesen (IIB) der Ruhr-Universität Bochum, geleitet von Prof. Dr.-Ing. Markus König, befasst sich im Rahmen der Forschung mit Methoden zur Digitalisierung im Bauwesen. Bereits seit 2010 beschäftigt sich der Lehrstuhl mit dem Einsatz von digitalen Bauwerksmodellen zur Unterstützung von Planungs-, Ausführungs- und Betriebsprozessen. Die Schwerpunkte am IIB liegen auf den Forschungsthemen Datenmanagement, künstliche Intelligenz und Sensorik & Visualisierung.
Zur Optimierung der Verfügbarkeit, Zugänglichkeit und Qualität von Daten für die Planung, den Bau und den Betrieb von Bauwerken, werden unter anderem graphenbasierte Modellierungstechnologien, Blockchain-basierte Smart Contracts und Digital Twins eingesetzt.
Im Bereich künstliche Intelligenz konzentrieren sich die Forschungsvorhaben auf Technologien, welche die Planung, den Bau und die Überwachung von Bauwerken intelligenter, sicherer und kostengünstiger machen. Ziel ist es maschinelles Lernen mit modernem Datenmanagement in der Bauindustrie und BIM-Systemen zu verknüpfen.
Computer Vision birgt hier ein enormes Potenzial für den Bausektor. Die Fähigkeit der Objekterkennung sorgt dafür, dass zahlreiche Datenquellen wie Punktwolken, Bilder und Videoaufnahmen in Echtzeit untersucht werden können. Mittels weiterer KI-Verfahren können z.B. Materialien ermittelt, Bauteile rekonstruiert und Schäden detektiert werden.
Weitreichendes Wissen wird auch im Bereich Sensorik & Visualisierung gewonnen. Dort wird in Projekten geforscht, in denen digitale Modelle für die Simulation von Produktions- und Logistikprozessen sowohl in Hoch-, Tief- als auch Tunnelbau verwendet werden.
Aktuell wird an der Weiterentwicklung von digitalen Modellen und der Generierung sowie Nutzung von digitalen Zwillingen durch die Integration von Echtzeit- und Nutzungsdaten für die Betriebsphase geforscht. Um die Potentiale dieser neuen digitalen Technologien voll auszuschöpfen, entstehen am IIB neue Visualisierungstechniken und Schnittstellen, um auch Augmented und Virtual Reality effizient zu nutzen und neue Ansätze für die Mensch-Modell Interaktion zu kreieren.
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