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Projekte -  
Digital

plAIdata: AI based PLanning and monitoring of buildings towards Data sovereignty

LAUFZEIT:

01/2025

12/2026

Projektlaufzeit gesamt:

2 Jahre

Eigene Datensätze für österr. Unternehmen, um KI-Modelle für Gebäude und Bauwerke zu trainieren.
Foto erstellt mit generativer KI, Foto: JOANNEUM RESEARCH

Foto erstellt mit generativer KI, Foto: JOANNEUM RESEARCH

Das Projekt

Künstliche Intelligenz hat ein großes Potenzial, die Dokumentation und Überwachung von Gebäuden und anderen Bauwerken zu erleichtern. Die Erhebung und Beschreibung der für das Training dieser KI-Methoden benötigten Daten ist aufwändig und teuer und vorhandene Datensätze wurden oft nicht gemäß EU Gesetzgebung erhoben. plAIdata erforscht Methoden, die es österreichischen Unternehmen ermöglicht, ihre Bilddaten für KI nutzbar zu machen und synthetische Daten für das Training zu erzeugen.

Keine Datei zugewiesen.

DIBIT Messtechnik GmbH
Universität Wien - Institut für Innovation und Digitalisierung im Recht
xCAD Solutions GmbH

Details zum Projekt

Die beiden österreichischen Unternehmen DIBIT Messtechnik GmbH und xCAD Solutions GmbH bringen ihr Know-how und das technologische Framework in den jeweiligen Anwendungen (Tunnelbau und Innenraumplanung) ein. Das Institut für Innovation und Digitalisierung im Recht der Universität Wien analysiert die Fragestellungen hinsichtlich KI Regulierung, Datenschutz und Urheberrecht. JOANNEUM RESEARCH koordiniert das Projekt, und erforscht KI Methoden für beide Anwendungen.

Die Verfügbarkeit von Datensätzen unter Bedingungen, die ihre Nutzung rechtlich und kommerziell möglich machen, ist eine Voraussetzung, um die Vorteile von KI-basierten Methoden in den angestrebten Anwendungen – Innenraumplanung und Tunnelbau/-monitoring – für europäische Unternehmen zu nutzen und sie von Akteuren außerhalb der EU unabhängig zu machen.

 

plAIdata verfolgt zwei Strategien:

  • Entwicklung von Werkzeugen für die Generierung synthetischer Daten, z.B. auf der Basis von 3D-Szenen, für die sowohl die Bilder als auch die Annotationen der in den Szenen gezeigten Objekte automatisch generiert werden können. Die Verwendung synthetischer Daten ermöglicht zwar die Erzeugung großer Datensätze zu akzeptablen Kosten, muss aber durch geeignete Methoden zum Transfer der gelernten Modelle auf reale Daten ergänzt werden, um den „domain gap“, d.h. die visuellen Unterschiede zwischen gerenderten und echten Bildern, zu überbrücken. Die Verwendung dateneffizienter 2D-, 3D- und hybrider Methoden zur Erzeugung synthetischer Daten ist nicht nur eine Voraussetzung, um die Annotationskosten niedrig zu halten, sondern ermöglicht auch energieeffizientere Trainingsmethoden.
  • Forschungsansätze für halbautomatische und dateneffiziente Annotation von realen Daten. Durch die Nutzung von Fortschritten im Bereich der Vision-Language Foundation Models und Methoden, die in der Lage sind, aus kleinen Mengen von annotierten Beispielen zu lernen, wird plAIdata die Kosten für die Beschriftung von Trainingsdaten und die Anpassung von Modellen für die visuelle Erkennung und Segmentierung reduzieren.

 

plAIdata analysiert auch den rechtlichen Rahmen für die Erstellung und Nutzung solcher Datensätze, um österreichischen Unternehmen die Möglichkeit zu geben, diese in voller Übereinstimmung mit der europäischen Gesetzgebung zu nutzen. Im Rahmen des Projekts werden Richtlinien entwickelt, die ein strukturiertes Vorgehen bei der Datenerhebung und -generierung ermöglichen und so für Rechtssicherheit sorgen.

Projektbeteiligte

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