873018 Künstliche Intelligenz in der Geotechnik

Art
Vorlesung und Übung
Semesterstunden
2
Vortragende/r (Mitwirkende/r)
Soranzo, Enrico
Organisation
Angeboten im Semester
Wintersemester 2023/24
Unterrichts-/ Lehrsprachen
Deutsch
Lehrinhalt

1. Einführung in die Künstliche Intelligenz
1.1 Allgemeine Beschreibung der KI
1.2 Grundbegriffe: Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning
1.3 Unterteilung der Algorithmen: Klassifizierung/Regression, Supervised/Unsupervised Learning
1.4 Rechenverfahren: Train/Test, Kreuzvalidierung
1.5 Rechenleistung: Fehlerkennzahlen, Überanpassung

2. Anwendung der KI in der Geotechnik
2.1 Parameterkorrelation: Scherparameter, gesättigter und teilgesättigter Böden, undrainierte Kohäsion, Kompressibilitätsindex, Saugspannungskurve, Proctor-Kurve, Durchlässigkeitsbeiwert
2.2 Bodenklassifizierung aus Feldversuchen: SPT, CPT, DLM
2.3 Sicherheitsvorhersagen: Gesamtstandsicherheit von (bewehrten/vernagelten) Böschungen, Ortsbruststabilität im Tunnelbau, Tragfähigkeit von Flächen- und Pfahlgründungen, Verflüssigung, Schnittkräfte im Tunnelbau
2.4 Verschiebungsprognose: Verdrehung von Baugrubenwänden, Setzungen im Tunnelbau
2.5 Maschinenleistung: TVM Vortriebsgeschwindigkeit
2.6 Stoffgesetze

3. Rechnerische Implementation der KI
3.1 Crash Course zur Anwendung der KI mit Python: Installationsanleitung, erste Schritte
3.2. Datenerfassung für die Geotechnik: Datenquellen aus Literatur, Versuche, Ersatzmodelle, Maschinen
3.3. Beschreibung der relevanten KI-Algorithmen: Artificial Neural Networks, Support Vector Machine, etc.
3.4. Gemeinsame Abwicklung von Anwendungsbeispielen für der Geotechnik
3.4.1 Parameterkorrelation
3.4.2 Bodenklassifizierung
3.4.3 Gesamtstandsicherheit
3.4.4 Verschiebungsprognose
3.4.5 Maschinenleistung

4. Übungsbeschreibung
4.1. Übungseinleitung: Datenquelle und Ziel
4.2. Inhaltliche Beschreibung der individuellen Hausübung
Inhaltliche Voraussetzungen (erwartete Kenntnisse)

Kenntnisse in Bodenmechanik und Grundbau, Grundkenntnisse in Statistik und in Programmiersprachen
Lehrziel

1. Die Studierenden werden in der Lage sein, potenzielle Anwendungsbereiche der KI in der Geotechnik zu erkunden und aufzulisten.
2. Die verschiedenen KI-Techniken können von den Studierenden eingehend erläutert und ihre Vor- und Nachteile kritisch bewertet werden.
3. Die Studierenden werden nach Abschluss des Kurses befähigt sein, KI-Methoden eigenständig für praxisnahe Anwendungen im Tiefbau herausfordernd anzuwenden.
4. Durch ein Projekt werden die Grundlagen der Programmiersprache Python für Data Science im Kontext der Geotechnik intensiv erlernt.
5. Die Fähigkeit zur Konstruktion und aufwändigen Aufbereitung von geotechnischen Datenbanken wird erarbeitet.
6. Basierend auf diesen Daten werden die Studierenden fähig sein, KI-Algorithmen aktiv zu trainieren, umfangreich zu testen und ihre Leistungsfähigkeit kontinuierlich zu optimieren.
Noch mehr Informationen zur Lehrveranstaltung, wie Termine oder Informationen zu Prüfungen, usw. finden Sie auf der Lehrveranstaltungsseite in BOKUonline.