Der folgende Artikel stammt aus „BIM Zixi“ (BIM-Selbststudium), Autor:BIM Zixi.
In den letzten Jahren ist BIM als Schlüsseltechnologie für den Aufbau intelligenter Städte – in einem Umfeld, in dem „Internet+“ und die Smart-City-Entwicklung energisch vorangetrieben werden – in eine Phase neuer Chancen und Herausforderungen eingetreten. Unter dem Thema „KI+BIM als neuer Motor der digital-intelligenten Entwicklung“ werden Fragen untersucht wie die Verbindung der KI-Branche mit der BIM-Branche, die integrierte Anwendung von KI (künstliche Intelligenz) und BIM (Building Information Modeling) in Verkehrs- und Mobilitätsdiensten sowie die künftigen Entwicklungsrichtungen und Anwendungswege der BIM-Branche.
Sie fragen sich sicher, worin die konkreten Anwendungen der Kombination von KI und BIM bestehen. Im Folgenden stelle ich Ihnen drei Bereiche dieser kombinierten Anwendungen vor:
KI-gestützte Planung der Gebäudeanordnung
Die nahtlose Abstimmung von Vorprojektierung und Gebäudefunktion sowie die optimierte Lösung der räumlichen Gebäudeplanung sind zwei grundlegende Fragen, die in der Architekturwissenschaft stets im Mittelpunkt standen – beide wurden jedoch bislang nie zufriedenstellend gelöst.
Die Planer benötigen dringend ein Online-Produkt:
Darüber hinaus stützt sich der bestehende architektonische Entwurfsprozess (einschließlich generativer Entwurfsverfahren) weitgehend auf parametrische Desktop-Software (z. B. Revit) und darauf aufbauende Sekundärentwicklungen; die künftigen tatsächlichen Nutzer und Bauherren lassen sich in den Entscheidungsprozess der Planung kaum einbeziehen, sodass eine wirklich optimale Planungsentscheidung kaum zu erreichen ist. Für Architektur-Programmierungsdokumente greift man üblicherweise auf Excel am PC zurück.
Für die räumliche Gebäudeplanung ist das generative Entwurfs-Framework refinery von Autodesk derzeit das einzige verfügbare Werkzeug.Excel als Datenquelle ist relativ geschlossen; aktuelle Programmierungsdaten lassen sich nur schwer aus dem Internet beziehen. Außerdem wird refinery auf der Grundlage von Dynamo entwickelt, der Open-Source-Software auf Basis von Revit; Dynamo ist jedoch nicht einfach zu bedienen, weshalb sich auch refinery nur schwer verbreiten lässt.
Mit zunehmender Reife der Big-Data- und KI-Technologien versuchen Wissenschaft und Industrie des Bauwesens, die genannten Schwachstellen mithilfe von Deep Learning und bestärkendem Lernen zu lösen. In der BIM-Planung benötigen Bauherren und Architekten dringend ein Online-Produkt, das im Browser Architektur-Programmierungsdokumente erzeugen und zugleich die optimale Anordnung der Gebäuderäume ausgeben kann. Dafür müssen in die neuen BIM-Planungswerkzeuge die neuesten Methoden des maschinellen Lernens integriert werden, um eine KI-gestützte Auswahl von Gebäudeplanungslösungen zu ermöglichen.
KI-gestützte MEP-Planung
Im Zuge des Trends zur intelligenten Gebäudeausstattung ist es bei strukturell und betrieblich komplexen MEP-Systemen deutlich schwieriger geworden, die Leitungsführung sinnvoll zu planen – insbesondere bei komplexen Projekten wie Krankenhäusern mit hohen Anforderungen an die technische Gebäudeausrüstung.
Wie lässt sich das also lösen?
Bei der Kollisionsprüfung zwischen den drei Disziplinen Architektur, Tragwerk und MEP im BIM-Modell bildet MEP den Hauptgegenstand der Kollisionsprüfung und zugleich den hauptsächlich zu überarbeitenden Teil; die spätere Änderungsarbeit ist dementsprechend aufwendig. Durch den Einsatz von KI-Technologie in der BIM-MEP-Planungssoftware zur automatischen Erzeugung der Leitungsführung ließe sich das genannte Problem lösen.
So lassen sich etwa auf der Grundlage des BIM-MEP-Modells mit generativen Entwurfsansätzen – unter der Maßgabe, dass die Leitungswege der MEP-Systeme nicht mit der Gebäudestruktur kollidieren – mithilfe von maschinellem Lernen schnell alle möglichen Varianten erzeugen und nach mehreren Iterationen zu einem tragfähigen finalen Entwurf verdichten.
Zugleich lassen sich auf der Grundlage von Energiebedarfs- und Komfortkennwerten sowie der realen Parameter zahlreicher Anlagen, kombiniert mit der Raumzonierung des BIM-Modells, mithilfe von maschinellem Lernen mögliche Anlagenauswahlen automatisch analysieren. Durch die Einführung von maschinellem Lernen werden die neuen BIM-Planungswerkzeuge im MEP-KI-Modell die Fachkompetenz der MEP-Planer und die umfangreichen Anlagenparameter bündeln und damit neue technische Mittel bereitstellen, um die MEP-Planung aus ihrer derzeitigen Sackgasse zu führen.
KI-Anwendungen in der Entwurfs- und Ausführungsplanung
In der Entwurfs- und Ausführungsplanung müssen die mit KI-Technologie ausgestatteten neuen BIM-Planungswerkzeuge einige schwierige Probleme lösen, die herkömmliche BIM-Planungswerkzeuge nicht bewältigen können:
Erstens müssen die Bauteilentwürfe umfangreiche Fachinformationen tragen und phasenübergreifend konsistent weitergegeben werden können;
zweitens soll der Aufwand für das Erstellen, Prüfen und Freigeben von BIM-Modellen deutlich reduziert werden;
drittens sorgen integrierte lokale Normen und Standardsammlungen dafür, dass der Entwurf die „rote Linie“ nicht überschreitet und zugleich sachgerechter wird;
viertens wird die Kreativität der Planer freigesetzt, damit sie Entwürfe besser und schneller fertigstellen können.
Der Weg von der reinen Zeichensoftware über das intelligente Planen bis hin zur KI-gestützten Planung ist ein Prozess fortschreitender Entwicklung mit stetig wachsender Effektivität. Intelligentes Planen im Bauwesen wird bereits in vielen Szenarien angewendet; der wesentliche Unterschied zur künstlichen Intelligenz liegt darin, dass Ersteres feste Regeln einbaut, während Letztere Gesetzmäßigkeiten erlernt. Der chinesische Infrastrukturbau hat nach jahrzehntelanger intensiver Entwicklung einen enormen Bestand an Plänen und Datengrundlagen angesammelt; durch Deep Learning mit Algorithmen auf diesen Massendaten erhalten die neuen BIM-Planungswerkzeuge eine reichhaltige Big-Data-Unterstützung.
Hier einige typische Anwendungspunkte:
➤ Planung von Brandschutz-Rettungswegen und -ausgängen: Durch Deep Learning von Normen, lokalen Standards sowie unterschiedlicher Gebäudetypen und -anordnungen werden Angaben wie Anzahl, Abstände, Breiten und Positionen der Evakuierungsausgänge integriert ausgewertet und automatisch Anordnungsvorschläge erzeugt;
➤ Montageplanung für Fertigteilgebäude: Durch Deep Learning von Montagekonzepten aus verschiedenen Regionen und unter verschiedenen Normen – etwa der optimierten Auswahl und Bemessung von Fertigteilen und Knotenpunkten sowie der Integration von Planung, Ausschreibung, Beschaffung und Bauausführung kommerziell verfügbarer Fertigteile; intelligente Zeichnungsprüfung, die durch lernbasierten Abgleich einer Vielzahl von Normen, Detailatlanten und Standards mit Modellen und Plänen die Normkonformität und Angemessenheit der Planung sicherstellt;
➤ KI-gestützte Zeichnungserstellung: Durch Deep Learning und unter Berücksichtigung fachlicher Randbedingungen sowie von Individualität und Ästhetik lassen sich Zeichnungen erstellen, zerlegen, Bildelemente anordnen und Ausgabezeichnungen intelligent beschriften – der Zeichenaufwand der Planer wird dadurch erheblich reduziert.
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Beratung zur Entwurfsoptimierung: Als Erweiterung und Ergänzung des Planungsmanagements von Immobilienentwicklern konzentrieren wir uns auf Beratung und Optimierung im Hochbau. Über den gesamten Prozess – oder in den vom Kunden gewünschten Schlüsselphasen – kontrollieren wir Wirtschaftlichkeit, Angemessenheit und Sicherheit des Entwurfs, beseitigen unnötige Kosten und verbessern messbar die Planqualität: „weniger Kosten, mehr Effizienz“.
BIM-Beratung: Mit digitaler Bautechnologie helfen wir Planern, Fehler zu reduzieren und die Qualität in der Entwurfsphase zu steigern; wir helfen Bauunternehmen, Kosten zu sparen und hochwertige MEP-Installationen in der Bauphase zu planen; und wir führen BIM-Modelle in das Facility Management der Betriebsphase über – in Zusammenarbeit mit führenden Softwareanbietern.
Beratung zur Fertigteilbauweise: Durchgängige Planung auf BIM-Plattformen, mit Revit und Tekla für die PC-Detailplanung. Geometrie und Bewehrung der Bauteile sind parametrisch verknüpft – was Sie sehen, ist, was Sie erhalten. Wir liefern Industrie-4.0-fähige Pläne mit Schnittlängen für jeden Bewehrungsstab und IoT-gestützter Begleitung von Produktion, Lagerung, Transport und Montage der PC-Bauteile.
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