Dies ermögliche es, Prioritäten für statische Überprüfungen zu setzen, teilte die Eidgenössische Technische Hochschule in Zürich (ETH Zürich) am Montag mit. So könne man herausfinden, welche Brücken zeitnah eine statische Überprüfung und gegebenenfalls bauliche Massnahmen erforderten.
Stahlbeton-Eisenbahnbrücken kommen laut der ETH Zürich in der Schweiz besonders häufig vor. «Auch in der Schweiz nähert sich ein beträchtlicher Anteil der Infrastrukturbauten dem Ende der geplanten Nutzungsdauer und muss überprüft und gegebenenfalls verstärkt werden», wurde Sophia Kuhn, die Entwicklerin des KI-Modells, in der Mitteilung zitiert.
Maschinelles Lernen
Entwickelt haben die ETH-Forscherinnen und Forscher das Programm zusammen mit den Schweizerischen Bundesbahnen (SBB). Das System besteht aus einem künstlichen neuronalen Netzwerk, also einem Algorithmus, der wie ein Gehirn aus Daten lernt. Trainiert wurde es mit einer riesigen Datenbank mit Informationen zu bestehenden Brücken.
Ein grosser Vorteil des Programms sei, dass es nicht nur sage, ob eine Brücke stabil sei, sondern auch angebe, wie zuverlässig diese Einschätzung sei, so die Hochschule.