Über traditionelles H-BIM hinaus: KI-gestütztes Modellieren für Erbe-Brücken

Zusammenfassung. Das Heritage Building Information Modeling (HBIM) ist die Methodik, die den wachsenden Bedürfnissen im Management und der Erhaltung des Kulturerbes Rechnung trägt, indem sie dreidimensionale digitale Modelle mit räumlichen, zeitlichen, organisatorischen, operationellen und anderen Informationsarten integriert. Das digitale Modell, das aus einer 3D-Umfrage abgeleitet ist, erfordert erhebliche Zeit- und Schulungsaufwand beim Übergang zur HBIM-Methodik. Darüber hinaus führt dieser Prozess oft zu erheblichen geometrischen Annäherungen, bedingt durch die begrenzte Flexibilität beim Konvertieren von Punktwolken in BIM während des manuellen Modellierens. In diesem Kontext spielt die künstliche Intelligenz eine grundlegende Rolle durch die Entwicklung von Algorithmen, die speziell zur Transformation von Projektdokumentationen oder Punktwolken in semantische dreidimensionale Modelle gedacht sind, die im IFC-Format exportierbar sind. Die vorgeschlagene Fallstudie untersucht dieses Experiment, das auf eine alte Brücke angewendet wird, wo Infrastruktur und Kultur in einem perfekten dialektischen und formalen Ausdruck des Erbes zusammenkommen. Die drei Hauptphasen des vorgeschlagenen Workflows, die photogrammetrische Akquisition mittels Drohne, die semantische Segmentierung der Punktwolke unter Verwendung von KI-Modellen (RandLA-Net) und die Generierung des parametrischen Modells in einer BIM-Umgebung mithilfe von Werkzeugen wie AtlasNet, Rhino und Revit, führten zu einer erheblichen Reduzierung der BIM-Modellierungszeit, ohne die endgültige geometrische Qualität zu beeinträchtigen.