Optimierung des Unterstützungssystems für städtische Tiefbaugruben mit maschinellen Lernverfahren

Die Produktivität im Bausektor und insbesondere im Bereich des Bodenaushubs stagniert seit Jahrzehnten. Die wichtigsten Fortschritte wurden vor 30 Jahren mit der Entwicklung von Finite-Elemente-Simulationstools erzielt. Bis heute beruht das Vorgehen bei der Planung einer Baugrube auf einen langen Geschichte von Versuch und Irrtum. Gleichzeitig werden wichtige Schritte zur Vereinheitlichung der Datenmodelle in den verschiedenen Bauberufen unternommen. Auch auf dem Gebiet der Bodenkartografie in der Schweiz wurden – z. B. von SwissTopo – bedeutende Fortschritte erzielt.

Dank der Entwicklung dieser Modelle werden grosse Mengen an digitalen Daten, die die verschiedenen Bauparameter und Bauphasen und insbesondere die Aushubphase im Zusammenhang mit der Bodenbeschaffenheit beschreiben, zur Verfügung stehen. Aus wissenschaftlicher Sicht stellt sich nun die Frage, ob und wie diese Daten zur Verbesserung der Methoden und Kenntnisse im Bereich der Planung geotechnischer Strukturen verwendet werden können.

Im Besonderen hat das Projekt OptiSoil das Ziel, Algorithmen der künstlichen Intelligenz und Methoden des maschinellen Lernens einzusetzen, um diese Daten für die Entwicklung innovativer Techniken der Aushubplanung zu nutzen, die in Bezug auf Stabilität, Risiko und Kosten optimiert sind.

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