Projektbeschreibung

Die ökologische Betrachtung der Lebenszyklusanalyse ist aktueller denn je. Insbesondere im Betonbau werden große Mengen an CO2 Äquivalenten ausgestoßen, die es mittels neuer intelligenter vernetzter Methoden zu reduzieren gilt. Ziel des KIT in dem Projekt AIBetOn3D ist der Ausbau des auf den ökologischen Aspekt gerichteten Produktlebenszyklusanalyse. Das KIT strebt an hierfür Methoden der künstlichen Intelligenz bzw. des Wissensmanagements integrieren. Ziel ist die Konzeption und Entwicklung einer datenbasierten KI-gestützten semantischen Middleware. Diese ist als lernendes System zu verstehen, welches sämtliche material- und fertigungs- sowie für den Produktlebenszyklus relevanten Daten-, Informations- und Wissenselemente miteinander verknüpft und in Verbindung mit den im Konsortium entwickelten Simulationswerkzeugen Prognosemodelle erlaubt. Ein wichtiger Bestandteil hiervon ist das gemeinschaftliche Aufbauen einer heterogenen Materialdatenbank in der Form eines semantisch vernetzten kausalkorrelierten Wissensgraphen. Dieser Wissensgraph soll dann eingesetzt werden können, um eine mehrdimensionale Optimierung hinsichtlich der Inputgrößen Bauteildimensionen, funktionale Zusammenhänge, Materialzusammensetzung, Parametereinstellungen des additiven Fertigungsverfahrens und der Outputgrößen und Zeitaufwände und Kosten, Funktionserfüllung, CO2 Lebenszyklusanalyse (LCA), Ressourcenschonung durchführen zu können. Langfristig soll somit ein auf andere Anwendungsbereiche übertragbares Modell entstehen, welches abhängig von den Einstellgrößen robuste Vorhersagen zum Verhalten treffen, sowie CO2 Einsparpotenziale aufzeigen kann sowie Potenziale neuer Baustoffe anhand Ihrer Materialzusammensetzung analysieren und diese direkt in Verbindung mit den relevanten Fertigungsparametern bringen.