Weiterentwicklung in der KI zur Schadensdetektion

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Bei STRUCINSPECT haben wir uns das Ziel gesetzt, digitale Bauwerksprüfungen voranzutreiben. Eine bedeutende Weiterentwicklung in der vertrauenswürdigen Nutzung von KI gelang im Zuge des Projekts „AIvolution in der KI zur Schadensdetektion an Betonbauwerken“. Das Projekt wurde im Rahmen eines Förderprogramms des Austrian Wirtschaftsservice (AWS) unterstützt. Der Fokus des Projekts lag einerseits auf der Entwicklung von Unterstützungsmöglichkeiten während der täglichen Arbeit und andererseits auf einer objektiven Gestaltung des Prüfverfahrens von Betonbauwerken.

Unser Projekt ist aktuell nominiert für den eAward 2022, ein österreichischer Wirtschaftspreis für Projekte mit IT-Bezug, welcher jährlich vom Report Verlag in Zusammenarbeit mit der Plattform Digitales Österreich des Bundeskanzleramts verliehen wird.

KI-Level 2: jetzt noch vertrauenswürdiger!

Schon vor dem Projekt war es möglich, mithilfe des Infrastructure Lifecycle Hub – der online Kollaborationsplattform von STRUCINSPECT – automatisiert Schäden zu erkennen und damit die Grundlage digitalisierter Schadensreports für Bauwerksinspektionen zu liefern.

Ziel des Projekts war es einerseits, eine Methode zu entwickeln, die es ermöglicht, gleiche Schäden, welche auf mehreren Bildern zu erkennen sind, als dieselben zu identifizieren und zum anderen die Fähigkeit zur Erkennung und späteren Klassifizierung von ähnlichen Schäden zu erlangen.

Bislang war die Erkennung von mehrfach abgebildeten Schäden (also derselben Schäden auf mehreren Bildern) eine wesentliche Schwierigkeit im Umgang mit den Ergebnissen. Besonders durch die Vorgabe einer notwendigen Überlappung der Bilder während der Aufnahme tritt diese Situation bei nahezu allen digitalisierten Inspektionsprozessen auf.

Im Umgang mit den neuen technologischen Möglichkeiten hat man sich während des Projekts mit den bereits verfügbaren Leitfäden und Richtlinien in Bezug auf die Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen auseinandergesetzt. Dabei lag ein besonderes Augenmerk auf der Richtlinie „Ethics Guidelines for Trustworthy AI“ der Europäischen Union, welche die folgenden drei Anforderungen betont:

  • Rechtmäßig
  • Robust
  • Ethisch

Vor dem Hintergrund dieser Leitprinzipien wurde die vorhandene KI evaluiert und neu bewertet. Daraufhin wurden zusätzliche Maßnahmen ergriffen, um die Anforderungen erfüllen zu können. Neben den technischen Anforderungen wurden außerdem Themen wie Transparenz, menschliche Aufsicht während des Prozesses und der Ergebniskontrolle bearbeitet.

Um mehr zum vertrauensvollen Umgang mit der KI zu erfahren, klicken Sie hier.

Gleiche Schäden identifizieren mithilfe der Duplikatssuche

Eine erste Errungenschaft des Projekts ist die Duplikatssuche. Wie bereits beschrieben, war es der KI bislang nicht möglich, dieselben Schäden als solche zu identifizieren und zu kennzeichnen. Die dadurch viel höhere Anzahl an erkannten Schäden mussten dann im Nachhinein von den PrüfingenieurInnen geprüft und daraufhin korrigiert werdenDafür mussten die Prüfingenieure die Ergebnisse der KI in verschiedenen Bildern manuell überprüfen und berichtigen.

Die automatische Erkennung derselben Schäden kann die Anzahl der rohen Ergebnisse der KI und darauffolgend auch den manuellen Korrekturaufwand für IngenieurInnen massiv reduzieren.

In Abbildung 1 ist folgend eine Duplikatssuche zu erkennen. Darauf ist derselbe Schaden auf unterschiedlichen Aufnahmen mit veränderten Lichtverhältnissen, Größen und Bildausschnitten zu sehen. Das nun überarbeitete System konnte denselben Schaden automatisch als Duplikat identifizieren.

Neben der Duplikatssuche, die es den IngenieurInnen also erlaubt, Schäden, welche auf mehreren Bildern zu sehen sind, als dieselben zu identifizieren, wurde im Rahmen des Projekts eine weitere bedeutsame Fähigkeit erlangt.

In einem Schritt vergleichbare Schäden mit der Ähnlichkeitssuche gliedern

Bei STRUCINSPECT wird mit einer großen Menge an Informationen (insbesondere Bilddaten) aus Bauwerksinspektionen gearbeitet. Die Ähnlichkeitssuche ist eine KI-Methodik, die dazu befähigt, große Datenmengen mit ähnlichen Kriterien zu gruppieren. Diese Fähigkeit ist für den Technologiesektor besonders relevant.

Fig. 3: Automatic clustering and condition assessment
“Corrosion damage class 2 – medium”

Fig. 3: Automatic clustering and condition assessment
“Corrosion damage class 2 – medium”

Mithilfe dieser Funktionalität können nun folgende Use-Cases abgedeckt werden:

  • Durch das Auswählen eines Schadens können diesem ähnliche Schäden gefunden werden
  • Alle Schäden werden automatisch in sinnvolle Gruppen unterteilt
  • Diese können wiederum anhand der Bauteile (o.ä.) eines Bauwerks gefiltert werden
  • Einteilung von Rissen unterschiedlicher Breite
  • Verbesserte Suche nach „false positives“ (Detektionen, die keine Schäden sind)

So können neben den durch die KI erkannten Schäden auch manuell hinzugefügte Schäden kategorisiert werden.

Der wesentliche Vorteil ist, dass beispielsweise Schäden ähnlicher Schwere gruppiert und in nur einem gemeinsamen Schritt bewertet werden können. Dies trägt nicht nur zu einer schnelleren Beurteilung des Bauwerkszustandes, sondern auch zu einer übersichtlicheren und vor allem genaueren Vorgehensweise bei.

Wie Sie mit STRUCINSPECT die Vorteile der digitalen Schadenserkennung nutzen können

Im vergangenen Jahr ist das Interesse an KI-basierten Services im Bereich der Bauwerksprüfung besonders stark angestiegen. Mit dem STRUCINSPECT Infrastructure Lifecycle Hub bieten wir Ihnen eine Plattform, worin Sie Ihre Infrastrukturbauwerksverwaltung – von der automatisierten Schadenserkennung, Inspektion bis hin zur Lebenszyklusanalyse – an einem Ort absolvieren können.

Die neuen Errungenschaften im Bereich der KI-Level 2 – die Duplikats- und Ähnlichkeitssuche – werden Ihnen, den PrüfingenieurInnen und BauwerksbetreiberInnen, auf der Plattform als Filter zur Verfügung gestellt. Zusätzlich werden in der Phase 1 des Launches vorerst alle Inspektionen, bei denen diese Technik zum Einsatz kommt, durch STRUCINSPECT ExpertInnen betreut. Dies dient einer erhöhten Nachvollziehbar- und Vertrauenswürdigkeit. Auf diese Art ist es möglich, die neuen Funktionen auf ihre Praxistauglichkeit zu prüfen und gleichzeitig die Qualitätskontrolle wesentlich zu verbessern.

Vor allem stellt die praktische Anwendung der Ähnlichkeitssuche eine regelrechte AIvolution und für PrüfingenieurInnen eine extreme Arbeitserleichterung dar. Mussten diese bisher noch „händisch“ eine unglaubliche Menge an ähnlichen Schäden sortieren – je nach Projekt bis zu mehreren Tausend(!) – kann die KI nun einen Vorschlag für die Filterung ähnlicher Schäden abgeben

Zentral ist dabei jedoch immer der Leitgedanke der Human Autonomyder Mensch trifft die Entscheidung, die KI unterstützt ihn dabei objektiv und effizient zu arbeiten. So werden die Filtervorschläge der KI ausschließlich auf der Basis von Beispielen, die ihr der Mensch zeigt bzw. beibringt, getroffen. Mensch und KI treten also in eine Interaktion und können so noch viel stärker voneinander profitieren als bisher.

Wo die KI-Level 2 bereits ihre Anwendung findet

In der Praxis wird diese Methode bereits in einem Pilotprojekt in den USA angewendet. Dabei werden Tunnel eines der größten Infrastrukturbetreibenden des Landes inspiziert und enorme Steigerungen in Hinsicht auf die Effizienz und Objektivität festgestellt. Dabei zeigt sich auch: das bestehende System wurde besonders durch die Ähnlichkeitssuche massiv weiterentwickelt, weshalb in dem Kontext von KI-Level 2 gesprochen wird.

STRUCINSPECT gelingt es damit einmal mehr, sich als globaler Pionier in Sachen KI in der Bauwerksinspektion zu positionieren.

Möchten Sie auch von den Vorteilen der KI-Level 2 profitieren?

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