Künstliche Intelligenz: mehr als ChatGPT!

Der Einsatz von KI im Ingenieurwesen

Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt zahlreiche Bereiche unseres Lebens und zeigt ihre Vielseitigkeit weit über die bekannten Chatbots hinaus. Auch im Ingenieurwesen gibt es immer mehr Möglichkeiten für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, z. B. in Kläranlagen.

KI-Modellierung der Leistungsfähigkeit von Wärmeüberträgern durch „machine learning“ (ML)

Ein spannendes Beispiel zur Lösung realer Aufgabestellungen im Ingenieurwesen mittels KI ist die Optimierung von Wärmeüberträgern in Kläranlagen. Für ein Kundenprojekt hat Sweco ein Vorhersagemodell erstellt, das die Leistungsfähigkeit des Wärmeüberträgers unter verschiedenen Betriebsbedingungen prognostizieren kann. Dafür wurde ein neuronales Netzwerk entwickelt, um die Wärmeübertragung an Faulschlamm zu modellieren.

Neuronale Netze sind eine Art künstlicher Intelligenz (KI), die auf dem Konzept von biologischen Neuronen im Gehirn basiert. Sie bestehen aus mehreren miteinander verbundenen Schichten von künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und weitergeben. Durch das Training mit Beispieldaten können neuronale Netze lernen, komplexe Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Sie werden bereits in vielen Anwendungen eingesetzt, wie z.B. in der Bilderkennung, Spracherkennung und Vorhersage von Daten.

Neuronale Netze prognostizieren Faulschlamm-Eigenschaften

In Kläranlagen liegt die Herausforderung bei der Wärmeübertragung an Faulschlamm darin, dass die physikalischen Eigenschaften des Schlamms, wie z. B. die Viskosität und Wärmeleitfähigkeit, nicht bekannt sind. In unserem Projekt gelang es, mithilfe von spezieller Software ein neuronales Netz zu trainieren, das auf Basis von Messwerten die Wärmeübertragungsleistung vorhersagen kann. Die Ergebnisse sind vielversprechend: Die aus den Messwerten abgeleiteten Vorhersagen des Modells ermöglichen eine detaillierte Analyse der Leistungsfähigkeit des Wärmeüberträgers unter verschiedenen Betriebsbedingungen.

In Zukunft kann das Modell durch die Integration weiterer Betriebsdaten und Messreihen weiter verfeinert werden. Insbesondere die Einbeziehung von Daten aus verschiedenen Kläranlagen könnte die Generalisierbarkeit und Robustheit des Modells erhöhen. Darüber hinaus könnten zusätzliche Parameter, wie etwa Umwelteinflüsse oder saisonale Schwankungen, in das Modell integriert werden, um die Vorhersagegenauigkeit weiter zu verbessern.

3d-Modell der Faulbehälterverrohrung (Modellierung: Sweco).

Künstliche Intelligenz als Schlüssel zu nachhaltigen und effizienten Lösungen

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Ingenieurwesen kann erhebliche Vorteile mit sich bringen. Die Erstellung von Vorhersagemodellen und die Optimierung von Prozessen sind Bereiche, in denen KI-Technologien ihre Stärken ausspielen können. Sie ermöglichen es, komplexe Zusammenhänge zu modellieren und Entscheidungsprozesse zu unterstützen, was zu effizienteren und effektiveren Lösungen führen kann. Zudem könnte die KI-gestützte Analyse dazu beitragen, die Effizienz der Anlagen zu steigern. Die positiven Erfahrungen aus diesem Projekt legen nahe, dass eine weiterführende Anwendung von KI-Methoden im Bereich der Kläranlagen und darüber hinaus im gesamten Feld des Ingenieurwesens von großem Nutzen sein wird.

Dieses Beispiel zeigt, dass KI weit mehr ist als nur ChatGPT. Sie kann zu effizienteren Prozessen führen und dabei helfen, Ressourcen zu sparen und die Umwelt zu schonen. Künstliche Intelligenz ist also nicht nur ein Trend, sondern kann ein echter Zugewinn in vielen verschiedenen Branchen sein.