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Um Daten auszuwerten, gibt es viele Möglichkeiten. Für sehr große Datenmengen, wie sie in populären Chatbots (z. B. ChatGPT) vorkommen, werden sogenannte neuronale Netzwerke (NN) eingesetzt. Zur Wiederholung: Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI). Das maschinelle Lernen umfasst unterschiedliche Algorithmen, um eine KI zu „trainieren“. Die modernsten KI-Modelle basieren auf NN, die als Teil des maschinellen Lernens genutzt werden. Ziel eines jeden Lernalgorithmus ist es, auf Basis gegebener Eingabe- und Ausgabedaten ein Vorhersagemodell zu entwickeln, das auch auf neue, unbekannte Eingabedaten angewendet werden kann. Warum neuronale Netzwerke Regeln selbst entwickeln Die „Regeln“ für dieses Vorhersagemodell werden jedoch nicht vom Menschen (also dem Programmierer) selbst geschrieben. Ein Beispiel für solche Regeln wären typische Wenn-Dann-Beziehungen, wie etwa: „Wenn Sensor nass, dann Fenster schließen.“ In unserer komplexen Welt ist es für einen Menschen (auch aus Zeitgründen und vielen Unsicherheiten) nicht möglich, Regeln für jede denkbare Situation zu verfassen. Daher überlassen wir in vielen Fällen neuronalen Netzwerken (NN) die Aufgabe, diese komplexen Regeln zu entwickeln (beispielsweise Regeln, die es einem Computer ermöglichen, selbstständig ein Bild von einer Brücke zu erkennen). NN sind in der Lage, Muster und Beziehungen zwischen Eingabe- und Ausgabedaten zu erkennen, um daraus zahlreiche Regeln für einen spezifischen Anwendungsfall (wie etwa die Bilderkennung) abzuleiten. Das Konzept neuronaler Netzwerke Gehen wir auf das Konzept hinter neuronalen Netzwerken (NN) ein. Unser Gehirn besteht aus zahlreichen Nervenzellen (Neuronen), die untereinander Informationen austauschen. Ein Neuron erhält einen Input (einen elektrischen Impuls) und leitet dieses Signal (die Information) an verbundene Neuronen weiter, wenn ein bestimmter „Schwellenwert“ erreicht wird (das Neuron „feuert“). Diese verbundenen Neuronen können wiederum so erregt werden, dass sie das eingehende Signal an weitere Neuronen weiterleiten oder nicht (der Output eines Neurons wird zum Input des nächsten Neurons). Schließlich führt das „Feuern“ bestimmter Neuronen untereinander zu einer Ausgabe (z. B. „Ich habe das verstanden!“). Diese Prozesse im Gehirn laufen wahnsinnig schnell und kontinuierlich ab. Künstliche neuronale Netzwerke (NN) orientieren sich an diesem Konzept, haben jedoch nur bedingt Ähnlichkeit mit dem biologischen Gehirn. Das einfachste neuronale Netzwerk ist in Abbildung 1 dargestellt. Deep Learning: Die Komplexität neuronaler Netzwerke verstehen Ein neuronales Netzwerk (NN) ist in der Praxis deutlich komplexer aufgebaut, als es hier dargestellt wird. Das vorliegende NN verfügt über eine Eingabe- und eine Ausgabeschicht, die jeweils eine bestimmte Anzahl von Neuronen enthalten. Tatsächlich befinden sich in einem NN zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht zahlreiche sogenannte „versteckte Schichten“ (hidden layers),…

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Die meisten Unternehmen in der Baubranche verfügen weder über eine interne Innovationsabteilung noch über Mitarbeiter, die sich intensiv mit neuen digitalen Technologien und Methoden beschäftigen. Laut der KMU Forschung Austria (2022) sind 99,8 % der Unternehmen im Bauwesen kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Großunternehmen können sich leichter „modern“ aufstellen und Investitionen für KI-Projekte oder andere IT-Projekte tätigen. Die finanziellen Mittel von KMUs sind im Vergleich dazu nicht ausreichend, um eine KI-Implementierung im Unternehmen „einfach so“ auszuprobieren. Das bedeutet jedoch nicht, dass KI in diesen Unternehmen nicht funktionieren kann. In den meisten Fällen wäre es sogar falsch, direkt KI-Projekte radikal in die Unternehmensprozesse einzubauen. Nur weil diese Technologie vorhanden ist, heißt das noch lange nicht, dass man KI unbedingt einsetzen muss (technologiegetrieben). Im Nachhinein hat die KI dann häufig keinen größeren Nutzen und Gelder wurden umsonst ausgegeben. KI-Anwendungen müssen konkrete Geschäftsprobleme im Unternehmen lösen können. Bevor wir über moderne KI-Anwendungen sprechen können, müssen wir die Unternehmen in der Baubranche auf die Nutzung von KI vorbereiten. Dabei ist es von großer Bedeutung, die richtigen Fragen zu stellen: Welche Prozesse sind repetitiv und kosten viel Zeit? Welche Ideen haben die Mitarbeiter zum Thema KI? Wie sehen das Mindset und das Vertrauen der Mitarbeiter aus? Benötigen die Mitarbeiter Weiterbildungen im Bereich KI? Schließlich sind die betroffenen Mitarbeiter auch die künftigen KI-Nutzer. Oft scheitert es auch an der Kommunikation und fehlenden Wertschätzung. In Österreich ist es nicht üblich, Unwissen offen zuzugeben. Hier trifft das Konzept des „lebenslangen Lernens“ auf einen Widerspruch. Wie soll ein Quereinstieg für Menschen in den großen Bereich der KI möglich sein, wenn kein offenes Lernklima vorherrscht? Es soll eine Umgebung geschaffen werden, in der offene Fragen gestellt werden dürfen. Diese Umgebung muss durch die Führungskräfte gefördert werden. Es wird nicht selten vorkommen, dass im KI-Projektteam ein KI- oder Datenexperte über Fachthemen spricht, die für andere Besprechungsteilnehmer völlig unverständlich sind. Die Konsequenz: Diese Teilnehmer beteiligen sich nicht mehr am Gespräch und wertvoller Input geht verloren. Durch die Beobachtung bereits umgesetzter KI-Projekte in Großunternehmen kann ebenfalls viel gelernt werden. Die Erprobung von KI in der Praxis findet aktuell überwiegend dort statt, insbesondere in Zusammenarbeit mit der Forschung. KMUs müssen jedoch nicht nur Zuschauer sein, sondern können auch aktiv mitgestalten. Gerade die Zusammenarbeit und das Vernetzen mit anderen kleinen und mittleren Unternehmen, einschließlich Start-ups, kann für alle Beteiligten große Vorteile bringen. Ich stehe Ihnen auch jederzeit für Fragen zur Verfügung: m.nussbaum@bauherrenhilfe.org  …

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