


Wie hilft generative KI bei der Automatisierung des Architekturdesigns?
Die Baubranche hat begonnen, sich mit der Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) zu beschäftigen, um alltägliche Aufgaben wie Terminplanung und Dokumentenanalyse zu erledigen. Aber generative KI ist ein Game-Changer, sagt Augmenta-CEO Francesco Iorio, und sie hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Gebäude entworfen werden, zu verändern – Kosten zu senken, die Produktivität zu steigern und Abfall zu reduzieren.
Tools wie ChatGPT und DALL-E nutzen groß angelegte Modelle des maschinellen Lernens (ML) und greifen auf große Mengen beschrifteter und aussagekräftiger Daten zu, um aufschlussreiche Antworten auf Anfragen in Text und Bildern zu liefern. Allerdings haben einige Branchen nur begrenzten Zugriff auf die Datensätze, die zum Trainieren von ML-Modellen verwendet werden, was es schwierig macht, die Vorteile der Nutzung generativer KI zur Lösung realer Probleme zu nutzen.
Die Baubranche ist ein gutes Beispiel. Kein einzelnes Repository enthält Markup-Daten für Gebäudekonstruktionszeichnungen. Dies liegt daran, dass Ingenieurbüros ihre Daten geheim halten und ihr geistiges Eigentum nicht weitergeben. Eine Folge davon ist, dass veraltete Entwurfsmethoden das Wachstum der Bauindustrie behindern. Bestehende veraltete Werkzeuge zum Entwerfen von Gebäuden und ihren Systemen sind kaum besser als ein elektronischer Bleistift auf Papier, was zu nicht realisierbaren Entwürfen, mangelnder Koordination zwischen den Branchen und einer Zeit- und Materialverschwendung führt, wenn sie unweigerlich überarbeitet werden müssen.
Das heißt, selbst hochmoderne generative KI-Modelle wie ChatGPT, die sehr große, vielfältige und detaillierte Datensätze zum Trainieren komplexer Modelle verwenden, können fehlerhafte Ergebnisse liefern und gleichzeitig volles Vertrauen zeigen die Ausgabe. Im Fall von ChatGPT sind die Folgen eines Fehlers relativ gering. Aber im Ingenieurwesen steht so viel auf dem Spiel, dass für die sichere und effektive Einführung generativer KI mehr als nur große mathematische Black-Box-Modelle erforderlich sind.
Paradigmenwechsel im Architekturdesign
Glücklicherweise gibt es einen neuartigen Hybridansatz für regelbasierte KI-Systeme, der neue gültige Daten in Form von generativem Design generieren kann Wird zum Trainieren von ML-Modellen verwendet. Die wertvollste Anwendung dieses Ansatzes ist die automatisierte Gebäudeplanung. Es verkürzt nicht nur den End-to-End-Designprozess von Monaten auf Tage, sondern bietet Entwicklern, Architekten und Ingenieuren auch beispiellose Einblicke, die ihnen helfen, fundiertere Entscheidungen in Bezug auf Kosten, Zeitplan und Effizienz zu treffen.
Vorteile der automatisierten Gebäudeplanung im Bauwesen
Sehen wir uns genauer an, was die Baubranche durch die Automatisierung des Gebäudeplanungsprozesses erreichen kann.
1. Entwerfen Sie leistungsstarke, den Vorschriften entsprechende Gebäude – Reduzierung von Risiken, Verzögerungen und Nacharbeiten Zeit oder genügend Informationen, um baubare Systeme zu entwickeln. Beispielsweise ist der Entwurfsprozess für mechanische, elektrische, Rohrleitungs- und Struktursysteme (MEP/S) äußerst komplex, zeitaufwändig und fehleranfällig. Es ist auch eine der Hauptursachen für Fehler, Verzögerungen, Risiken und Unsicherheit.
Durch die Automatisierung des Entwurfs kann die Geschwindigkeit des Entwurfs- und Bauprozesses erheblich beschleunigt werden, was den Bauzeitplan um Monate verkürzt und so funktionale Gebäude für Wohn- und Gewerbezwecke schneller erstellt. Durch die Reduzierung von Risiken und Unsicherheiten sowie den Wegfall von Nacharbeiten (die die Kosten um durchschnittlich 6 % erhöhen) können Entwickler Projekte besser planen und budgetieren, während Auftragnehmer präzisere Angebote für Arbeiten abgeben können.
2. Aufbau einer besseren und nachhaltigeren Welt
Die Bauindustrie ist ein großer Energie- und Materialverbraucher. Laut dem Bericht Digital Transformation and Waste Management in the Architecture, Engineering, Construction and Operations Industry von Energy Research Frontier werden bis zu 30 % der neuen Baumaterialien aufgrund von Konstruktionsfehlern und Nacharbeiten verschwendet. Durch den Einsatz eines automatisierten Designsystems können diese Fehler praktisch ausgeschlossen werden.
Generative KI kann auch mehrere Designalternativen parallel erstellen und so dabei helfen, Wege zu finden, leistungsfähigere Gebäude mit weniger Material zu entwickeln. Es trägt auch zur Verbesserung der Energieeffizienz bei – eine wichtige Fähigkeit, wenn man bedenkt, dass Gebäude laut dem Umweltprogramm der Vereinten Nationen etwa 40 % der weltweiten Energie und Ressourcen verbrauchen. Jetzt können Entwickler ihre Möglichkeiten verstehen: Sie können entweder nur Kosten und Zeitplan optimieren oder gleichzeitig eine nachhaltigere Materialnutzung und einen nachhaltigeren Betrieb planen. Durch die automatische Generierung hochdetaillierter Entwürfe wird sichergestellt, dass nur das bestellt wird, was benötigt wird, wodurch Materialverschwendung reduziert wird.
3. Effizienz und Kosteneffizienz verbessern
Durch den Einsatz generativer KI zur Optimierung des Designs und der Leistung von Gebäuden kann die Branche nicht nur ihren CO2-Fußabdruck reduzieren, sondern dieses Ziel auch effizienter und kostengünstiger erreichen. Vor einigen Jahren wurde geschätzt, dass Architekten, Ingenieure und Baufachleute (AEC) etwa 20 % ihrer Zeit damit verbringen, Fehler und Konflikte zu lösen, die durch Entwurfs- und Koordinationsfehler verursacht wurden. Weltweit entspricht dies einer Nacharbeit im Wert von 280 Milliarden US-Dollar. Zweifellos steigen diese Zahlen, da Talente knapp sind und die Nachfrage nach Neubauten zunimmt.
Generative KI bringt ein gewisses Maß an Automatisierung in den Entwurfs- und Bauprozess und ermöglicht es AEC-Fachleuten, optimale Entwürfe in Stunden statt in Wochen zu erstellen und Baufehler drastisch zu reduzieren. Da Entwürfe mit einem hohen Maß an Sicherheit entworfen werden, können Designprofis effizienter arbeiten und weniger Zeit mit Nacharbeiten und Fehlern verbringen.
4. Den Druck des Talentmangels lindern
Die Baubranche ist mit einem gravierenden Mangel an gut ausgebildeten und erfahrenen Talenten konfrontiert und kann den Bedarf aktueller Projekte im Bau nicht decken. Tatsächlich prognostizieren einige der größten Gewerkschaften der Branche, dass es in den Vereinigten Staaten zu einem Mangel an qualifizierten Handwerkern kommen wird.
Automatisiertes Design soll es Einzelpersonen in Baufirmen, Ingenieurbüros und Bauunternehmern erleichtern, erfahrene Managementerfahrung zu sammeln, sodass auch junge Designer und Ingenieure baufähige und spezifikationskonforme Designs erstellen können. Es befreit diese Menschen auch von traditionellen und langweiligen Methoden der Arbeitsgestaltung. Stattdessen können sie sich die Zeit nehmen, die Bedürfnisse des Kunden wirklich zu verstehen und Designoptionen und Kompromisse zu prüfen, um das beste Design zu erzielen.
5. Skalierung zur Deckung der Nachfrage nach Neubauten
Laut einem Bericht von Deloitte „Engineering and Construction Industry Outlook 2023“ mangelt es nicht an Investitionen in neue Bauprojekte. In den Vereinigten Staaten werden voraussichtlich 1,55 Millionen neue Wohneinheiten pro Jahr entstehen, verglichen mit 583.000 Einheiten im Jahr 2009. Angesichts des Fachkräftemangels und der hohen Fluktuationsraten muss die Branche lernen, mit weniger mehr zu erreichen.
Generative KI verspricht Skalierung im gesamten Bau-Ökosystem. Auftragnehmer können ihre Designkapazitäten erweitern, ohne durch Talent oder Bindung eingeschränkt zu sein. Teilelieferanten können ihre Vorfertigungsdienste automatisieren und erweitern, um den Verkauf kompletter, speziell entwickelter Baugruppen anstelle nur von Teilen einzuschließen. Die Bauindustrie kann endlich aufholen, indem sie diese neue Technologie nutzt.
Solides Fundament
Es besteht kein Zweifel daran, dass die Baubranche reif für Umbrüche ist. Generative KI hat das Potenzial, den Lauf der Architekturgeschichte grundlegend zu verändern – und zwar grundlegend die Art und Weise, wie wir Gebäude entwerfen, und die Gestaltung dieser Gebäude selbst. Obwohl KI in diesem Bereich bereits einige Ergebnisse erzielt hat, ist es klar, dass das Beste noch vor uns liegt.
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Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

MetaFAIR hat sich mit Harvard zusammengetan, um einen neuen Forschungsrahmen zur Optimierung der Datenverzerrung bereitzustellen, die bei der Durchführung groß angelegten maschinellen Lernens entsteht. Es ist bekannt, dass das Training großer Sprachmodelle oft Monate dauert und Hunderte oder sogar Tausende von GPUs verwendet. Am Beispiel des Modells LLaMA270B erfordert das Training insgesamt 1.720.320 GPU-Stunden. Das Training großer Modelle stellt aufgrund des Umfangs und der Komplexität dieser Arbeitsbelastungen einzigartige systemische Herausforderungen dar. In letzter Zeit haben viele Institutionen über Instabilität im Trainingsprozess beim Training generativer SOTA-KI-Modelle berichtet. Diese treten normalerweise in Form von Verlustspitzen auf. Beim PaLM-Modell von Google kam es beispielsweise während des Trainingsprozesses zu Instabilitäten. Numerische Voreingenommenheit ist die Hauptursache für diese Trainingsungenauigkeit.

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