KI-basierte Bildverarbeitung im Bauwesen

Celik erläuterte zunächst ihren akademischen Hintergrund in Mathematik und Anglistik, der ihre analytische Herangehensweise und Kommunikationsfähigkeit in technischen Kontexten geprägt habe. Sie betonte, dass viele aktuelle Prüfverfahren im Bauwesen manuell und subjektiv seien – ein Umstand, der durch automatisierte Bildverarbeitungssysteme überwunden werden könne.

Die vorgestellten Systeme nutzen maschinelles Lernen zur Analyse visueller Daten, etwa zur Erkennung von Rissen, Abplatzungen, Korrosion und anderen strukturellen Veränderungen. Grundlage dafür sei eine Kombination aus klassischen Bildverarbeitungsmethoden und modernen Deep-Learning-Technologien. Ziel sei eine skalierbare, objektive und schnelle Bauwerksbewertung, die insbesondere bei älteren oder schwer zugänglichen Infrastrukturelementen Vorteile biete.

Ein zentrales Thema war die Datenqualität und -herkunft, etwa durch Drohnenaufnahmen oder stationäre Sensorik. Ebenso wurde die Validierung der KI-Ergebnisse angesprochen, da insbesondere im sicherheitsrelevanten Bereich höchste Anforderungen an Nachvollziehbarkeit und Zuverlässigkeit bestehen. Celik verwies darauf, dass die Akzeptanz durch Fachanwender entscheidend sei:
„Nur wenn die Ergebnisse nachvollziehbar und vertrauenswürdig sind, wird die KI-Technologie im Bauwesen langfristig bestehen.“

Neben technischen Fragen ging sie auch auf rechtliche und ethische Aspekte ein, etwa zur Verantwortlichkeit im Schadensfall oder zur Transparenz algorithmischer Entscheidungsfindung.

Abschließend skizzierte sie den Weg zur Marktreife: Prototypen würden derzeit getestet, erste Kooperationen mit Ingenieurbüros und Behörden seien im Aufbau. Langfristig sieht sie ein großes Potenzial für den Einsatz KI-gestützter Verfahren in der regelmäßigen Zustandserfassung von Bauwerken – insbesondere im Hinblick auf die zunehmende Alterung der Infrastruktur.