Klimaanpassung ist häufig mit Baumaßnahmen verbunden: Etwa von Deichen, Windenergieanlagen oder Pfählen zur Nutzung der Erdwärme. Die Beschaffenheit von Böden ist für solche Bauprojekte ein ausschlaggebender Faktor. Sie mittels Künstlicher Intelligenz (KI) effizient und präzise zu simulieren, ist Ziel der Nachwuchsgruppe ,,GINN". Unter Leitung von Merita Tafili wird sie an der Fakultät für Bauund Umweltingenieurwissenschaften der Ruhr-Universität Bochum eingerichtet und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung seit 1. September 2024 mit einer Million Euro gefördert.
Körner mit wenig Zusammenhalt
Im Mittelpunkt der Arbeiten der Gruppe stehen sogenannte diskontinuierliche Materialien, also Materialien, die aus einzelnen Partikeln oder Körnern mit keinem oder wenig Zusammenhalt bestehen. ,,Sie verhalten sich bei mechanischer Beanspruchung äußerst komplex, was ihre genaue Simulation anspruchsvoll und aufwendig macht", erklärt Merita Tafili. ,,Wir wollen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, insbesondere maschinellem Lernen und neuronalen Netzen, das komplexe Verhalten diskontinuierlicher Materialien effizienter und präziser simulieren."Im Projekt wird ein neuartiges Simulationsmodell entwickelt, das geophysikalische und thermodynamische Prinzipien mit fortschrittlichen Machine-Learning-Algorithmen kombiniert. So sollen neuronale Netze entstehen, die in der Lage sind, das Verhalten von Böden unter verschiedenen Belastungsund Umweltbedingungen realitätsnah und zuverlässig zu prognostizieren. Dies wird durch die Nutzung von realen sowie synthetisch generierten Daten ermöglicht, die aus Experimenten und Simulationen gewonnen werden.