Machine
Learning

Anwendungen

Joern Ploennigs

Anwendung

Midjourney: application of machine learning in construction industry

Fortschritt

Hörsaalfrage

Wo finden wir ML im Alltag?

Midjourney: Every day life with machine learning

Voraussetzung

Onlinesuche

  • Suchmaschinen Ranking
  • Karten (Verkehrsvorhersage)
  • Videoempfehlungen

Einkaufen

  • Werbung
  • Produktempfehlungen
  • Betrugserkennung
  • Kreditrisikobewertung

Soziale Medien

  • Freundschaftsempfehlungen
  • Nachrichtenfilter
  • Onlinespiele

Kommunikation

  • Spamfilter
  • Spracherkennung
  • Übersetzungen
  • ChatGPT

Motivation

Midjourney: A human in front of a motivating machine

Daten Wachstum

Die Größe der erzeugten Daten wächst zunehmend.

Sie werden in Zukunft vor sehr vielen Daten konfrontiert werden.

Der Computer muss Ihnen helfen diese Daten zu analysieren durch Informatik.

Der Dateneisberg in der Praxis

Hörsaalfrage

Wie viele Sensoren hat ein Supermarkt?

Midjourney: An alien supermarket filled with exotic food

Beispiel – Tesco Irland

  • Die Supermarktkette Tesco hat sehr früh in Sensoren und Monitoringsysteme der Supermärkte mit dem Ziel Energie einzusparen investiert
  • Die gesammelten Daten wurden so schnell so groß, dass niemand sie analysieren konnte
  • Durch maschinelle Lernmodelle konnte IBM Research die Daten analysieren und half Ihnen 20% des Kühlbedarfs einzusparen

Der Bedarf an KI

  • Die Digitalisierung erzeugt immer mehr Daten
  • Gleichzeitig werden unsere Bildschirme mobil und kleiner
  • KI-Algorithmen sind der wichtige Schritt um die Daten auf das Wesentliche zusammenzufassen

Klimawandel

Demographischer Wandel

Ressourcen-
knappheit

Die Herausforderungen im Baugewerbe

Begriffsdefinition

Definition: Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich mit der Entwicklung und Untersuchung statistischer Algorithmen befasst, die aus Daten lernen und auf ungesehene Daten verallgemeinern und so Aufgaben ohne explizite Anweisungen ausführen können.

Definition: Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Forschungsgebiet in der Informatik, dass Methoden und Software entwickelt und untersucht, die es Maschinen ermöglichen, ihre Umgebung wahrzunehmen, zu verstehen, zu lernen und daraus Maßnahmen abzuleiten, die ihre Chancen maximiere, definierte Ziele zu erreichen. Solche Maschinen werden als KIs bezeichnet.

Arten von Künstlicher Intelligenz und Historie

Gebiete der Künstlichen Intelligenz

Anwendungen im Bauwesen

Midjourney: application of AI in construction industry

Wo wird spezifische KI im Bauwesen Anwendung finden?

Routine Verwaltungsaufgaben

  • Ticketmanagement
  • Zeitplanung
  • Raumplanung
  • Assetmanagement
  • Beschaffung
  • Schriftverkehr

Roboter

  • Sicherheitsüberwachung
  • Reinigung
  • Transport
  • Vermessung

Routine Monitoring und Wartung

  • Datenanalyse und Reporting
  • Anomalieerkennung
  • Verbrauchsvorhersage
  • Regelungsoptimierung
  • Predictive Maintenance
  • Handlungsanweisungen (Reparaturen)

Kreative Aufgaben

  • Entwurf
  • Planung

Gebäudeenergiemanagement: Das Skalierungsproblem

  • Für multinationale Unternehmen erfolgt das Gebäudemanagement in globalem Maßstab
  • Ein Gebäude liefert oft mehrere Tausend Datenpunkte
  • Die Lösungen müssen für mehrere Standorte und weltweit verteilte Gebäude skalierbar sein
  • Große Datenmengen, die integriert und verarbeitet werden müssen
  • Die Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu analysieren
  • Die Analyse von Daten an der Schnittstelle ist entscheidend

Anforderungen an Digitale Zwillinge

ISO/IEC 30173: Ein digitales Modell das: - mit einer Zielentität über eine Datenverbindung mit einer geeigneten Synchronisationsrate verbunden ist. - das eine ständige Konvergenz zwischen den physischen und digitalen Modellen ermöglicht. - eine integrierte Ansicht über den gesamten Lebenszyklus bietet.

Er erfüllt zweckgebunden einige oder alle Fähigkeiten der Verbindung, Integration, Analyse, Vorhersage, Visualisierung, Optimierung, Kolloboration, usw.

Definition Digitaler Zwillinge

ISO/IEC 30173: Ein digitales Modell das: - mit einer Zielentität über eine Datenverbindung mit einer geeigneten Synchronisationsrate verbunden ist. - das eine ständige Konvergenz zwischen den physischen und digitalen Modellen ermöglicht. - eine integrierte Ansicht über den gesamten Lebenszyklus bietet.

Er erfüllt zweckgebunden einige oder alle Fähigkeiten der Verbindung, Integration, Analyse, Vorhersage, Visualisierung, Optimierung, Kolloboration, usw.

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