Detailergebnis zu DOK-Nr. 78762
Szenarienbasierte Schadenserkennung: Anwendungen der künstlichen Intelligenz
| Autoren |
Y. Alshaban-Alqasem M. König |
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| Sachgebiete |
15.0 Allgemeines, Erhaltung 0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) |
5. Brückenkolloquium: Fachtagung für Beurteilung, Planung, Bau, Instandhaltung und Betrieb von Brücken - Tagungshandbuch 2022. Tübingen: expert Verlag, 2022 (Hrsg.: Technische Akademie Esslingen e. V.) S. 137-146, 13 B, 1 T, 37 Q
Anwendungen von Algorithmen des maschinellen Lernens bei der Sicherheitsbewertung von Elementen der Infrastruktur: Straßen, Brücken, Windkraftanlagen usw. sind in den letzten Jahren intensiv erforscht worden. Mit den zunehmenden Entwicklungen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz können heutzutage komplexe Entscheidungsmodelle erden, die die Möglichkeit bieten, den Lebenszyklus der Infrastruktur auf der Grundlage großer Datenmengen zu bewerten. In dem Beitrag wird die Erarbeitung eines maschinellen Lernmodels vorgestellt, das anhand von Daten aus verschiedenen Schadensszenarien beziehungsweise Schadensmustern eine Entscheidung über den Zustand treffen kann.