Forschung

Das Projekt verfolgt die Entwicklung eines skalierbaren und multiplizierbaren Geschäftsmodells für Klimawandelanpassungen im baulichen Bestand, an der Schnittstelle von öffentlichem und privaten Raum. Es wird die Umsetzung eines Pilots zur begrünbaren Fassadenvorkonstruktion und Straßenraumbegrünung in der Rosaliagase 1-7, Wien, vorbereitet und im Anschluss gemonitored. Das Projekt baut auf das Stadt-der-Zukunft-Sondierungsprojekt MeidlingerL auf, in dem bauliche u rechtliche Grundlagen geprüft wurden. Meidlinger L-Demo schließt daran an, erarbeitet die Umsetzungsgrundlagen und klärt die Forschungsfragen zum Design im Hinblick auf nachhaltige Pflanzenstrukturen, Materialität und konstruktive Lösungen. Das wissenschaftliche Monitoring widmet sich den Fragen der ökologischen und mikroklimatischen Wirkungen am Objekt, im Straßenraum und am Gebäude. Mit MEIDLINGER L – Demo wird nun ein skalier- und multiplizierbares Modell für Wien und andere Städte weiterentwickelt und demonstriert. Technische und rechtliche Machbarkeit werden erprobt und die wirtschaftliche Leistbarkeit mit einem Finanzierungsmodell umgesetzt. Die Sondierungsergebnisse der Konzepte hinsichtlich Begrünungsmöglichkeiten, Regenwassermanagement, Mobilität, Sanierung, Energiegewinnung sowie Mehrwert für die Bewohner:innen werden übergeführt, welches in andere Stadtteile bzw. Städte transferiert werden kann.

Unsere vorgeschlagene Forschungsinitiative zielt darauf ab, maschinelles Lernen an die Spitze des geotechnischen Ingenieurwesens zu bringen, mit der Vision, entscheidende Herausforderungen anzugehen und das Feld zum Wohle der Gesellschaft zu revolutionieren. Die übergeordneten Ziele unseres Projekts stehen im Einklang mit der Notwendigkeit, Unsicherheiten zu bewältigen, den Klimawandel durch Strategien mit null Kohlenstoffemissionen zu bekämpfen, die Heterogenität der Bodenparameter anzugehen, Finite-Elemente-Berechnungen zu beschleunigen, z.B. für Zuverlässigkeitsanalysen, und die Designeffizienz zu erhöhen, um den Materialverbrauch zu reduzieren, insbesondere im Kontext von Beton. Durch diesen multidimensionalen Ansatz strebt unsere Forschung nicht nur an, maschinelles Lernen im geotechnischen Ingenieurwesen anzuwenden, sondern das Feld grundlegend zu transformieren und eine neue Ära der Effizienz, Nachhaltigkeit und Widerstandsfähigkeit einzuläuten. Durch Zusammenarbeit und Innovation streben wir danach, maschinelles Lernen zu einem integralen und unverzichtbaren Werkzeug zu machen, um die komplexen Herausforderungen zu bewältigen, mit denen geotechnische Fachleute im 21. Jahrhundert konfrontiert sind.

Die Archäologie hat traditionell den Schwerpunkt auf die Untersuchung menschlicher Prozesse gelegt und dabei die Kontinuität der Besiedlung als ein der Raumbesetzung eigenes Phänomen angenommen. Den Diskontinuitäten wurde weniger Aufmerksamkeit geschenkt. Allerdings sind Regionen mit geringem Bevölkerungsdruck, die geografisch am Rande der am häufigsten besiedelten Gebiete liegen, wie z. B. der zentrale Westen Patagoniens (Region Aisén), durch Diskontinuitäten in der menschlichen Besiedlung gekennzeichnet. Die Diskontinuitäten sind in Bezug auf die Merkmale und die Ausdehnung unterschiedlich und dauern teilweise sogar Jahrtausende. Dieses Phänomen wurde auf der räumlichen Ebene von archäologischen Stätten und Orten identifiziert; es ist jedoch eine detaillierte Studie auf regionaler Ebene erforderlich, um die Mechanismen und Merkmale der Diskontinuitäten im Laufe von 12.000 Jahren Geschichte zu untersuchen. In diesem Projekt wird das Konzept der Erkundung im Rahmen einer evolutionären Archäologie verwendet, da es erlaubt, die Rolle von Informationsnetzwerken zwischen Individuen bei der Eingliederung neuer Räume zu erkennen und vorzuschlagen, dass angesichts der langen und wiederholten Diskontinuitäten in der Besiedlung von Zentral-West-Patagonien die Erkundung nicht ein einzelner Prozess war, sondern eher einem mehrdimensionalen Phänomen entsprach. Mit diesem Ziel vor Augen werden offene Steppengebiete, hochgelegene Sektoren, periglaziale Umgebungen und geschlossene Wälder ausgewertet, da dies alles Randgebiete sind, in denen die archäologischen Aufzeichnungen Handlungen in Verbindung mit Erkundungskontexten bewahren sollten. In räumlicher Hinsicht werden explizite Analysemaßstäbe bei der Datenbeschaffung auf Standort-, Orts- und Regionalebene verwendet. In zeitlicher Hinsicht wird angesichts der charakteristischen Diskontinuität menschlicher Besiedlung versucht, chronologische Lücken als Ausgangspunkt für die Auswertung der archäologischen Datensätze zu definieren. Es werden verschiedene Datierungsmethoden angewandt, um die Redundanz der Besiedlung auf Standort- und Lokalebene sowie die Besiedlungszeiträume der Stätten zu bestimmen. Die archäologischen Aufzeichnungen werden eine umfassende Untersuchung der Richtung der Warenströme, der Aktionsbereiche, der Organisation der Technologie und der Strategien der Subsistenz und Mobilität im Laufe der Zeit ermöglichen.