Die Professur Intelligentes Technisches Design beschäftigt sich in Lehre und Forschung mit der Anwendung neuer Informations- und Kommunikationstechnologien im Entwurf, in der Planung, in der Bauausführung und im Betrieb baulich-technischer Infrastruktur, wie z.B. von Gebäuden, Brücken, Tunneln, Straßen- und Leitungsnetzwerken. Dabei werden gezielt Methoden des Building Information Modelling (BIM), des Maschinellen Sehens und Lernens sowie der Virtuellen und Erweiterten Realität eingesetzt, um Entscheidungsträger fundiert, effizient und nachhaltig zu unterstützen.
"Intelligentes technisches Design bezieht sich auf einen Designansatz, bei dem fortgeschrittene Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen genutzt werden, um den Designprozess zu optimieren und die Leistung, Effizienz und Nachhaltigkeit von Gebäude- und Infrastruktursystemen zu verbessern. Dabei werden datengestützte Einsichten, Echtzeit-Leistungsüberwachung und maschinelle Lernalgorithmen in den Designprozess integriert, um informierte Entscheidungen zu treffen, manuelle Prozesse zu automatisieren und das Risiko menschlicher Fehler zu reduzieren. Das Ziel von Intelligentem technischem Design ist es, hochleistungsfähige, nachhaltige und effiziente Gebäude- und Infrastruktursysteme zu schaffen." [ChatGPT, 2023]
Beitrag bei der 31. EG-ICE Konferenz in Vigo (Spanien) präsentiert
Der Beitrag mit dem Titel „A Framework for Creating Georeferenced As-Is-Models from 2D Railway Signalling Plans using Object Recognition” von Khaled Elhadary, Judith Krischler und Christian Koch wurde am 04.07. in Vigo, Spanien präsentiert.
Die diesjährige EG-ICE-Konferenz (European Group for Intelligent Computing in Engineering) fand vom 01.07. bis 05.07.2024 zusammen mit der 3D GeoInfo statt und wurde von der Universidad de Vigo (Spanien) ausgerichtet. Mahsa Mirboland und Judith Krischler nahmen vonseiten des Lehrstuhls an der Konferenz teil.
Der angenommene Beitrag zum Thema „A Framework for Creating Georeferenced As-Is-Models from 2D Railway Signalling Plans using Object Recognition” von Khaled Elhadary, Judith Krischler und Christian Koch durfte am 04.06.2024 präsentiert werden. Grundlage des Beitrages war die hervorragende Masterarbeit von Khaled Elhadary zum Thema „Object recognition in 2D plans in the railway domain“. Hier geht's zu den Konferenz-Proceedings.
