Schnelle und intelligente Ansätze für eine Risikobewertung von Bauwerken basierend auf offen verfügbaren geostatistischen Daten und datengetriebenen Klassifikationsmethoden - SmartRA

• Antragsteller: Ehsan Harirchian, Ph.D.; Professor Dr. Tom Lahmer
• Fachliche Zuordnung: Konstruktiver Ingenieurbau, Bauinformatik und Baubetrieb ; Angewandte Mechanik, Statik und Dynamik ; Künstliche Intelligenz und Maschinelle Lernverfahren
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 555132871

Die jüngsten technischen Entwicklungen im Umgang mit großen Datenmengen machen es möglich, Schadensfälle und entsprechende Herausforderungen an die Gesellschaft, welche aus natürlichen Umweltgefahren wie Fluten oder Erdbeben resultieren, sichtbar zu reduzieren. Im Gegensatz zu struktur-dynamischen Analysen und zeitaufwändigen Finite Elemente Simulationen bewerten schnelle optische Analysen (Rapid Visual Screening, RVS) sehr schnell viele Gebäude auf ihre Anfälligkeit gegenüber Naturgefahren. Mit Hilfe dieser Screening Verfahren können z.B. Gebäude deutlich schneller für umfangreichere Bewertungen priorisiert werden. Ebenso gelingt eine effiziente, verlässliche und zeitnahe Klassifizierung in verschiedene Schadensstufen für die Ertüchtigung bzw. Sicherheitsplanungen nach einem größeren Lastfall. Die unmittelbaren Ergebnisse des RVS erlauben insbesondere die Schonung von Ressourcen, die Reduktion von Risiken und damit verbundenen ökonomischen Verlusten sowohl für die Nutzer der Gebäude wie auch für das behördliche Krisenmanagement. Das vorliegende Projekt setzt hier an, in dem es eine automatisierte vollständig digitalisierte Methode entwickelt, welche praktikabel in der Nutzung, schnell und zuverlässig sein soll. Dafür wird ein Konzept entwickelt und implementiert, welches Daten aus verschiedenen Quellen, wie z.B. Drohnen-Aufnahmen, mobilen Applikationen und Street-View-Bildern aus der Google API auswertet. Dabei werden Methoden der Bildverarbeitung, der künstlichen Intelligenz, mehrheitlich im Kontext der Klassifizierung und Verfahren zum Umgang mit Unschärfe sowie Methoden der mehrkriteriellen Entscheidungsfindung kombiniert und in eine Toolbox integriert. Die entwickelten und implementierten Strategien werden zum Schluss des Projektes bezüglich ihrer Zuverlässigkeit, Kosten, Zeitaufwand, Skalierbarkeit und Konsistenz gegenüber klassischen Verfahren bewertet. Die einzusetzenden wahrscheinlichkeitstheoretischen Methoden und die der Informationsverarbeitung (sogenannte soft computing Ansätze, SC) besitzen insbesondere die Fähigkeit einer schnellen Bewertung, reduzieren die Einsatz von menschlichen Ressourcen und dadurch ausgehenden Fehleinschätzungen. Die unmittelbaren Ergebnisse dies Projektes werden damit insbesondere die Einflüsse der menschlichen Wahrnehmung und Subjektivität eliminieren, während gleichzeitig Aufwand, Zeit und Kosten reduziert werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen