Bauwelt

Von der Forschung in die Praxis

Was vor wenigen Jahren noch tief in der experimentellen Forschung verankert war, findet inzwischen den Weg in reale Projekte und auf Baustellen: Fast jede der in der Planung eingesetzten Softwareanwendungen wird ak­tuell mit KI-basierten Funktionalitäten erweitert. Was sind die wichtigsten Forschungsstränge rund um Generative KI, Machine Learning und Reinforcement Learning? Und wo fassen sie bereits in der Praxis Fuß?

Text: Eschenbach, Max Benjamin, Darmstadt; Tessmann, Oliver, Darmstadt

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Eine visuotaktile Sensorik ermöglicht es dem Roboter, die Bauteile zu „fühlen“ – mit Hilfe von Reinforcement Learning erlernt der Roboter dann selbstständig Bewegungsabläufe und geeignete Montagesequenzen.
Abb.: Digital Design Unit, TU Darmstadt

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Eine visuotaktile Sensorik ermöglicht es dem Roboter, die Bauteile zu „fühlen“ – mit Hilfe von Reinforcement Learning erlernt der Roboter dann selbstständig Bewegungsabläufe und geeignete Montagesequenzen.

Abb.: Digital Design Unit, TU Darmstadt


Von der Forschung in die Praxis

Was vor wenigen Jahren noch tief in der experimentellen Forschung verankert war, findet inzwischen den Weg in reale Projekte und auf Baustellen: Fast jede der in der Planung eingesetzten Softwareanwendungen wird ak­tuell mit KI-basierten Funktionalitäten erweitert. Was sind die wichtigsten Forschungsstränge rund um Generative KI, Machine Learning und Reinforcement Learning? Und wo fassen sie bereits in der Praxis Fuß?

Text: Eschenbach, Max Benjamin, Darmstadt; Tessmann, Oliver, Darmstadt

Schon seit den 2000er Jahren ist der Einsatz von parametrischen Modellen in der Architektur weit verbreitet. So können Architektinnen und Architekten eine Vielzahl von Varianten erstellen, analysieren und evaluieren, um die besten Entwurfsvarianten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Machine

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