EPFL erforscht neue Risserkennung bei Beton
Forschende der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) entwickeln neue Methoden zur Risserkennung bei Betonbauwerken. Dabei soll mithilfe Künstlicher Intelligenz ein Vergleichsalgorithmus erstellt werden, mit dem sich gefährliche Risse identifizieren lassen.
Risse in Stahlbetonbauwerken sind normal und werden mit herkömmlichen Methoden regelmässig überprüft. Forschende der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) arbeiten laut einer Medienmitteilung derzeit jedoch an Methoden, wie diese Überprüfungen digitalisiert und mit einem Algorithmus verifiziert werden können. Hugo Nick, Masterstudent am Labor für Konstruktionsbeton (IBETON), hat dafür zwei Methoden entwickelt. In einem ersten Schritt werden in einem Labor Betonbauten nachgebaut und unter Belastung digital fotografiert, bis ein entstandener Riss zum Bruch des Bauwerks führt. Der Datensatz wird gespeichert und mittels Künstlicher Intelligenz zu einem Algorithmus verarbeitet.
Im zweiten Schritt werden Digitalaufnahmen realer Bauten angefertigt. Diese Aufnahmen von in der Natur und unter Belastung entstandenen Rissen sollen mit dem Algorithmus abgeglichen werden. Daraus versprechen sich die Forschenden, Rückschlüsse auf das Rissverhalten ziehen und mögliche Gefahrensituationen prognostizieren zu können.
«Ein Erkennungsalgorithmus analysiert dann das Bild mit Hilfe künstlicher Intelligenz», wird Hugo Nick in der Mitteilung zitiert, «Der Algorithmus ist eigentlich ein neuronales Netzwerk, das auf Tausenden von Bildern trainiert wurde und die Risserkennung vorhersagen kann. Die Inspektoren beginnen, diese Methode in der Praxis zu testen, und sie hat mehrere Vorteile. Durch den Einsatz automatischer Risserkennungssysteme können wir die Zahl der Fehler und Ungenauigkeiten verringern und die Inspektionen schneller und präziser gestalten.»