Felix Kretschmannelevait
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„Die IFC-Struktur ist im Bauwesen im Bereich KI sehr verbreitet“

Interview mit Felix Kretschmann

Künstliche Intelligenz (KI) ist weit mehr als ein Trend. Sie wird unsere Arbeitswelten umkrempeln. So beschäftigt sich auch die Bauwirtschaft auf vielerlei Ebenen mit der Technologie. Wir sprachen mit Felix Kretschmann von der elevait GmbH & Co. KG über die Voraussetzungen zur KI-Einführung sowie mögliche Potenziale des Einsatzes. Ebenso darüber, warum buildingSMART regelrecht prädestiniert für die Weiterentwicklung des Themas ist.

Felix, zum Einstieg: Seit wann beschäftigt Ihr Euch mit Künstlicher Intelligenz (KI) für das Bauwesen?
Angefangen haben wir mit klassischer Dokumentenverarbeitung in verschiedenen Branchen. Zur Bauwirtschaft sind wir mit meinem Einstieg im Frühjahr 2022 und über das Forschungsprojekt BIMKIT gekommen. Ab diesem Zeitpunkt haben wir intensiv daran gearbeitet, wie zum Beispiel aus analogen Modellen BIM-Modelle entstehen können.

 Für das Entwickeln von KI-Systemen ist eine kritische Masse an Daten die Voraussetzung. Deine Erfahrungen: Wie ist es um diese kritische Masse an Daten in Deutschland aus der Baubranche bestellt?
Sehr kritisch. Das liegt daran, dass viele der Daten in den Unternehmen liegen oder auch in kritischen Infrastrukturen zu finden und damit nicht zugänglich sind. Diese Daten sind daher nicht verfügbar oder müssen sehr aufwendig beschafft werden, um KI-Modelle trainieren zu können. 

Um KI zu trainieren, bräuchten wir eine sehr große Vielfalt und eine Diversität an Daten, um auch die verschiedenen, wir nennen sie Edge-Cases, also Sonderfälle innerhalb der Fälle oder Besonderheiten abzudecken.
Felix Kretschmann

Prinzipiell existieren aber ausreichend Daten in der Branche, um qualitativ hochwertige KI-Systeme entwickeln zu können?
Prinzipiell würden die Daten in der ausreichenden Masse vorliegen und in den Ausprägungen vorhanden sein, um tatsächlich auch KI-Modelle trainieren zu können. Aber es ist wie bei den BIM-Modellen: Wenn wir uns den Bereich BIM-Modelle ansehen, dann lassen sich nur wenige BIM-Modelle im Internet finden, die frei verfügbar sind. Und wenn dann doch mal eines zu finden ist, dann handelt es dabei meist um ein Beispiel-BIM-Modell. Um KI zu trainieren, bräuchten wir eine sehr große Vielfalt und eine Diversität an Daten, um auch die verschiedenen, wir nennen sie Edge-Cases, also Sonderfälle innerhalb der Fälle oder Besonderheiten abzudecken. Das ist leider über das Internet nicht verfügbar.

Habt Ihr Vorschläge, wie die Bereitschaft zum Teilen von Daten erhöht werden könnte?
In der Bauwirtschaft gibt es ähnlich gelagerte Initiativen wie Gaia-X mit dem Grundkonzept einer souveränen europäischen Cloud. Generell denke ich, dass die Bauwirtschaft davon profitieren könnte, mehr Offenheit zu zeigen. Wie dies beispielsweise auch schon mit IFC (Industry Foundation Classes) gelebt wird. Offenheit, um damit nicht nur das Thema KI voranzubringen, sondern die Digitalisierung im Allgemeinen. Wir können alle davon profitieren, wenn wir derartige Themen zusammen ausarbeiten und diese bei buildingSMART diskutieren und leben.   

 Allerdings ist das Teilen von Daten ein äußerst sensibles Thema und ebenso komplex, nicht selten stecken in Daten sensible Informationen. Ließe sich hier eine Weitergabe dieser manches Mal sogar geschäftsbasierenden Informationen vermeiden?
Ja. Wie eine KI trainiert wird, ist immer sehr speziell. Ich kann aus Plänen oder BIM-Modellen auch nur spezifische Teile in das Training geben, im Vorfeld personenbezogene Daten ausschließen oder anonymisieren, sodass gewisse Daten später überhaupt nicht mehr erkennbar sind. Das ist ein gängiges Vorgehen in der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz.

 Neben dem Teilen von Daten sind Datenstrukturen ein zweiter wesentlicher Aspekt für die Entwicklung von Algorithmen. Ist dieses Muss von Strukturen für den KI-Einsatz den Unternehmen klar?
Vermeintlich. Jede Person oder jedes Unternehmen, mit der oder dem wir zu tun haben, ist der Auffassung, strukturierte Daten vorzuhalten. Strukturiert bedeutet für viele aber auch, dass sie eine Excel-Tabelle mit festen Zeilen- oder Spaltennamen haben. Dass diese Bezeichnungen nicht interessant für eine KI sind, sondern es um die Inhalte geht, vergessen viele. Das gilt auch für Daten, die ich in einem SharePoint oder einer CDE (Common Data Environment) ablege. Die Ordnerstruktur, die in einer CDE abgelegt ist, bildet eine vermeintliche Struktur. Das kann auf einen spezifischen Anwendungsfall zutreffen, ist aber nicht generell einsetzbar wie das Property Set von IFC zum Beispiel. Damit spielt das Thema Strukturierung eine wichtige Rolle, ist aber auch genauso divers zu betrachten wie es die Daten selbst sind. Die Strukturen müssen ebenfalls im KI-Training berücksichtigt werden.

Hast Du ein Beispiel dafür, Daten strukturiert abzulegen?
Im Hochbau ist dies beispielsweise die DIN 276. Darin werden Daten nach Gewerksspezifikationen oder Leistungsphasen oder sonstigen Strukturierungsmöglichkeiten sauber abgelegt und definiert. Dies könnte genauso ein Interimsformat sein, um vermeintlich strukturierte Daten für die Allgemeinheit zur Verfügung zu stellen und damit auch im Unternehmen nutzbar zu machen. Eine weitere Strukturierungsmöglichkeit ist, Informationen aus den Daten zu ziehen und für eine Kategorisierung zu nutzen.

Das heißt, die Integration von Ergebnissen, die die KI produziert hat, lassen sich leicht nachvollziehen, durch den Standard, den IFC bietet.
Felix Kretschmann

Bräuchte es für KI im Bauwesen auch einen Standard wie es IFC für den Datenaustausch ist?
Absolut. buildingSMART ist für mich bei dem Thema tatsächlich ein Vorreiter, da die IFC-Struktur im Bauwesen im Bereich KI sehr verbreitet ist und buildingSMART eine der ersten Institutionen weltweit war, die das IFC-Datenformat zum Beispiel auch als sogenannte ATF-Datei (Autodesk Translation Framework) zum Beispiel mit dem Wissensgraphen zur Verfügung gestellt habt. Die Daten stehen damit maschinenlesbar für die KI zur Verfügung. Das gibt es selten im Bauwesen.

 Annahme: Daten liefen in ausreichender Menge vor, sie sind entsprechend strukturiert und Künstliche Intelligenz würde ausreichend trainiert: Welche KI-Systeme könnten dann geschaffen werden?
Generell denke ich, dass Daten- oder KI-Systeme in vier unterschiedliche Kategorien eingeordnet werden können: Die erste Kategorie ist für mich immer das Thema Klassifizierung und Strukturierung von Daten. Bedeutet: Es gilt zu erkennen, welcher Datentyp liegt vor, wie ist er aufgebaut und welche Inhalte und Informationen sind darin vorhanden. Wenn diese Struktur hergestellt ist, kommt als Punkt 2 die Informationsstrukturierung und Bereitstellung. Dabei werden die Informationen aus den Systemen herausgezogen und bspw. in einem IFC-Datenformat verfügbar gemacht. Schritt 3 ist, in Bezug auf das Bauen, die automatische Erstellung von BIM-Modellen. Schritte 4 schließlich sind generative KIs, oftmals schon vorhandene Systeme wie ChatGPT, mit denen ich Texte oder zum Beispiel Bilder generieren kann. Oder auch Daten weiter prüfen kann. Zum Beispiel: Sind alle Informationen im IFC vorhanden?

Der KI-Einsatz geht damit schon über repetitive Aufgaben hinaus?
Es ist mit einer Anleitung vergleichbar: Wie ich ein Haus zu planen habe. Dieser Vorgang ist in Deutschland und Europa recht leicht erlernbar, weil die damit verbundenen Prozesse sehr standardisiert sind. Ich habe bestimmt Taxonomien und Richtlinien, die vorgeben, wie ein Gebäude gebaut werden muss, wie es auszusehen hat, welche Nachhaltigkeitsaspekte zu behandeln sind. Für dieses standardisierte Vorgehen ist eine KI sehr dankbar. Damit lassen sich sehr komplexe Probleme lösen.

Du hattest jetzt schön des Öfteren den Bezug zu IFC hergestellt. Könntest Du nochmals das Zusammenspiel von IFC und KI erklären?
Gerne. Eine Standardaufgabe von KI ist häufig, nach einem spezifischen Wert oder nach einer spezifischen Information zu suchen und diese zu charakterisieren. Diese Vorgehensweise wird technisch als Key-Value-Pair bezeichnet. Im IFC gibt es beispielsweise eine Wand. Diese Wand wird charakterisiert mit ihren Eigenschaften. Dieses Vorgehen passt sehr gut zu Künstlicher Intelligenz, weil direkte und standardisierte Zuordnungen möglich sind und das IFC-Datenformat neben der eigentlichen KI auch die Weiterverarbeitung sehr einfach ermöglicht. Das heißt, die Integration von Ergebnissen, die die KI produziert hat, lassen sich leicht nachvollziehen, durch den Standard, den IFC bietet. Einerseits. Andererseits lassen sich die Daten sofort in bestehende Systeme integrieren, was bislang häufig ein großes Problem in KI-Anwendungen ist, da die generierten Informationen für die Zielsysteme individuell bereitgestellt werden müssen.

Und, ganz allgemein betrachtet: Was sind größten Vorteile von KI im Bauwesen?
Der größte Vorteil, den KI bieten kann, ist, dass wir durch generelle digitale Methoden, die wir einsetzen, sehr große Datenbestände haben. Auf der anderen Seite haben wir eine sehr große Komplexität und Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Stakeholdern, auch zwischen Softwaresystemen. Diese Interaktion, die Interoperabilität – den Begriff gibt es auch im Zusammenhang mit BIM, ist ein wichtiger Punkt, bei dem KI Mehrwerte bildet. Wenn wir die repetitiven Aufgaben betrachten, bietet die KI Zeitersparnisse: Die Bauwirtschaft im Generellen ist eine sehr stark durch Kommunikation geprägte Branche, doch genau dafür bleibt derzeit oft nur wenig Zeit. Wenn wir diese Kommunikation zwischen den Stakeholdern wieder herstellen können, weil mehr Zeit ist und wir durch KI unterstützt werden, dann werden wir auch schneller bauen und die gesteckten Ziele erreichen können.

Betreffen diese Vorteile alle Stakeholder?
Ja. Ich würde sogar sagen, dass sie gerade auch n den Fällen unterstützt, die häufig nicht ausreichend betrachtet werden. Zum Planen, Bauen und Betreiben gehören eine ganz Menge administrative Prozesse, die auch in anderen Branchen zu finden sind: Rechnungen müssen von allen Firmen geschrieben werden. Die Rechnungsdaten müssen auf irgendeinem Weg in die Systeme gebracht werden. Wenn wir diese Verticals noch genauer anschauen und auch im Kontext digitales Planen und Bauen und auch IFC und die KI dazubringen, haben wir für die Bauwirtschaft einen sehr guten Stand geschafft.

Ist KI zum Planen, Bauen und Betreiben damit für die Standardisierung bereit?
Ich glaube, dass KI für spezifische Use Cases schon sehr gut standardisiert. Wir können und bei unseren internen Arbeit sehr gut an den BIM-Anwendungsfällen orientieren, die für die verschiedensten Bereiche der Bauwirtschaft aufgestellt wurden. Dort haben wir in der Bestandmodellierung ganz klassisch, die wir auch im BIM-Umfeld finden, ganz gut standardisierte Prozesse. Auch in der Bauausführung haben wir schon sehr gut standardisierte Prozesse. Ich glaube aber, dass KI in der Breite nicht einsetzbar ist.

Momentan oder auf Dauer?
Momentan. Ich denke, wenn die BIM-Implementierung in die Breite kommt, wie es angedacht ist, dann ist für mich die nächste Stufe, KI auch dort gewinnbringend einsetzen zu können.

Felix, vielen herzlichen Dank für das Gespräch!

Über Felix Kretschmann

Felix Kretschmann ist Product Management Expert der in Triberg im Schwarzwald ansässigen elevait GmbH & Co. KG, einem KI-Unternehmen und buildingSMART Deutschland-Mitglied. Felix Kretschmann ist außerdem einer der Sprecher der buildingSMART-Regionalgruppe Sachsen. Er studierte Geoinformation und Kartografie an der der Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden sowie Business, Management, Marketing und verbundene unterstützende Dienste an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management.