Fachwerkproblem: Kann KI die Krise der alternden Brücken weltweit lösen?

In unscheinbaren Büros in der Nähe der Universität Oxford plant eine Gruppe von Informatikern, die Welt zu retten.

„Unsere Mission ist es, die wichtigsten Probleme der Welt mit künstlicher Intelligenz (KI) zu lösen“, sagt Tom Bartley, einer der neuesten Mitarbeiter bei Mind Foundry, einem Spin-off einer Universität, das sich auf den Einsatz von KI für sogenannte „High Stakes Applications“ konzentriert.

Mit Ideogram erstelltes KI-generiertes Bild

Das 2016 von zwei Professoren für maschinelles Lernen gegründete Unternehmen widmet sich einem der derzeit dringendsten Probleme der gebauten Umwelt: der Bewertung und Reparatur von Tausenden von alternden Beton- und Stahlbrücken auf der ganzen Welt, deren Zustand aufgrund von Klimawandel und Umweltverschmutzung rapide zunimmt.

Aufgrund einer Reihe spektakulärer und tödlicher Pannen und Mängel ist das Thema Brückeninstandhaltung in den letzten Jahren ganz oben auf die Nachrichtenagenda gerückt.

Im Jahr 2018 kamen 43 Menschen ums Leben, als während eines Sommersturms ein 200 Meter langer Abschnitt eines Viadukts einstürzte, der Teil der in den 1960er Jahren erbauten, aus Schrägseilen bestehenden Morandi-Brücke aus Stahlbeton war.

Ein Jahr später wurden vier Menschen verletzt, als eine in den 1950er-Jahren errichtete Betonstraßenbrücke über den Salmyrsch nahe der russischen Stadt Orenburg bei starkem Regen teilweise einstürzte.

Im Jahr 2022, kurz vor einem geplanten Besuch von Präsident Biden zur Förderung seines neuen Infrastrukturgesetzes, stürzte die 447 Fuß lange, in den 1970er-Jahren erbaute Fern Hollow Creek Bridge in Pittsburgh, Pennsylvania, 100 Fuß weit in den darunter liegenden Park ein und verlor dabei zehn Menschen.

In jedem dieser Fälle kamen die Ermittler zu dem Schluss, dass unzureichende Inspektion und Wartung zum Ausfall beigetragen haben.

Bartley sagt, dass bei vielen dieser Bauwerke zum Zeitpunkt ihrer Errichtung davon ausgegangen wurde, dass sie über hundert Jahre lang sicher und zuverlässig funktionieren würden. Sobald die Brücken jedoch älter als 50 Jahre sind, sind intensivere Kontrollen und Wartungsarbeiten erforderlich.

„Die Straßennetze in Europa, den USA und Japan wurden in den 1960er und 1970er Jahren im Zuge eines Booms bei der Nutzung von Kraftfahrzeugen gebaut“, sagt er. „Heute liegt das Durchschnittsalter unserer Brücken in diesen Ländern bei 50 Jahren, und sobald Brücken ein Alter von etwa 50 Jahren erreichen, nimmt der Verfall, genau wie bei Menschen, zu. Das bedeutet, dass man bei der Wartung und Verwaltung dieser Bauwerke proaktiver vorgehen muss.“

Das japanische Ministerium für Land, Infrastruktur und Transport schätzt, dass ein Drittel der 730.000 Brücken des Landes älter als 50 Jahre sind. Das US National Bridge Inventory stellt fest, dass ein Viertel der 623.000 Brücken der USA vor den 1960er Jahren gebaut wurden und das Durchschnittsalter der bestehenden Brücken bei etwa 42 Jahren liegt.

Und das ist erst der Anfang. Experten warnen, dass eine Kombination aus klimawandelbedingten Wetterextremen, Umweltverschmutzung und starkem Verkehrsaufkommen den Verfall beschleunigen wird.

Klimawandel beschleunigt Verfall von Brücken

„In der Vergangenheit waren wir bei der Verwaltung dieser Bauwerke sehr passiv“, fügt Bartley hinzu. „Wir mussten ihren Zustand nicht kennen, weil sie sich nicht verschlechterten. Wir konnten große Betonklumpen einfach jahrzehntelang in der Welt liegen lassen.“

Bartley weist darauf hin, dass Brückeneinstürze trotz einiger spektakulärer Pannen selten sind und dass in den meisten Ländern strenge Inspektionsvorschriften gelten, bei denen Gutachter geschickt werden, um die Integrität jedes Bauwerks zu beurteilen und alle Brücken zu schließen, die ein Risiko darstellen könnten.

Die Autobahnbrücke Morandi in Genua kurz nach ihrem Einsturz im Jahr 2018. Foto: Reuters/ Manuel Romano/NurPhoto.

Allerdings bekommt man erst eine Vorstellung vom Ausmaß des Problems, das behoben werden muss, wenn man sich die durch diese Inspektionen ermittelten Daten ansieht.

Einer Analyse von Daten lokaler Behörden durch die Automobilgruppe RAC Foundation zufolge werden 2.928 der 73.208 Brücken in Großbritannien als „minderwertig“ eingestuft und sind damit im Jahr 2024 nicht in der Lage, die schwersten Fahrzeuge zu tragen.

Und die American Road & Transportation Builders Association (ARTBA) schätzt, dass derzeit in den USA rund 221.800 Brücken repariert oder ersetzt werden müssen. Davon werden rund 42.067 als „strukturell mangelhaft“ und in schlechtem Zustand eingestuft.

„Es ist unmöglich, alle Brücken gleichzeitig zu reparieren“, sagt Bartley. „Es gibt einfach nicht genug Ressourcen.“

Der von Mind Foundry vorgeschlagene Lösungsansatz für dieses Problem besteht darin, künstliche Intelligenz nicht nur zu nutzen, um ein tieferes Verständnis des tatsächlichen Zustands jeder einzelnen Brücke zu erlangen, sondern auch, um den besten Zeitpunkt für die Reparatur jeder einzelnen Brücke zu ermitteln, und zwar genau dann, wenn sich der größte Nutzen daraus ergibt.

Bartley zufolge fehlen den Eigentümern bei Brückenuntersuchungen derzeit oft ausreichend aussagekräftige Daten, um sich ein genaues Bild vom Zustand der jeweiligen Brücke machen zu können. Das bedeutet, dass einige Brücken, die eigentlich vollkommen betriebsfähig sind, als minderwertig eingestuft werden, während andere, die dringend repariert werden müssen, weiterhin in Betrieb bleiben können – manchmal mit tragischen Folgen.

Inspektionen lassen sich im Allgemeinen in zwei Haupttypen unterteilen: Allgemeine Inspektionen, bei denen sich ein Gutachter in Sichtweite einer Brücke begibt und alle kritischen Punkte notiert, die einer weiteren Untersuchung bedürfen; und detaillierte Inspektionen, die in der Regel etwa alle sechs Jahre stattfinden, in unmittelbarer Nähe einer Brücke liegen und eine gründlichere Untersuchung erfordern.

Anschließend müssen die Gutachter den Gesamtzustand jeder Struktur mit einer Skala von eins bis fünf zusammenfassen.

„Das Problem bei beiden Fällen ist, dass die Daten, die sie sammeln, wirklich unstrukturiert sind“, sagt Bartley. „Es ist ein ziemlich subjektiver Prozess und anfällig für menschliches Versagen. Sie arbeiten auf einem sehr engen Maßstab. Stufe eins bedeutet perfekter Zustand und Stufe fünf bedeutet, dass es bereits versagt hat, also hat man eigentlich nur drei Möglichkeiten. Die Inspektoren gehen mit Klemmbrettern und Point-and-Shoot-Kameras raus. Angesichts der Größe einer Spanne ist es wirklich schwierig zu wissen, ob es derselbe Riss ist, den jemand anderes vor zwei Jahren untersucht hat, oder ob es ein anderer Riss ist.“

Darüber hinaus, so Bartley, könne es schwierig sein, aus diesen Berichten abzuleiten, welche Reparaturen Priorität haben sollten und wie die Budgets zu verteilen seien – insbesondere bei großen öffentlichen Einrichtungen, die oft Hunderte von Brücken besitzen.

Die Handy-App von Mind Foundry in Aktion. Bild: Mind Foundry

Stattdessen ist Mind Foundry eines von mehreren Unternehmen, die ein KI-Tool zur Erkennung und Quantifizierung von Brückenschäden einsetzen möchten.

Herzstück des neuen Tools ist eine Handy-App, mit der Prüfdienstleister oder städtische Mitarbeiter Fotos von Brücken machen und hochladen können.

Das System wird anhand von Fotos und Inspektionsberichten von rund 300 Brücken in der japanischen Stadt Susono trainiert und analysiert anschließend die Bilder, um Schäden zu erkennen und zu quantifizieren. Dadurch wird die Subjektivität des Prozesses beseitigt und eine größere Konsistenz ermöglicht.

Menschliche Experten können sich dann einen detaillierteren Satz von Ergebnissen ansehen, um den Zustand jeder einzelnen Brücke zu beurteilen und zu entscheiden, wie die kommunalen Budgets effizienter ausgegeben werden können.

„Im Grunde ist die App eine erweiterte Kamera“, sagt Bartley. „Sie zeichnet auf, wo die Kamera war und welchen Teil der Struktur Sie betrachtet haben. Sie können das Foto markieren. Hier ist ein Riss. Hier sind einige Beschädigungen, die ich gesehen habe. Hier sind einige Anmerkungen dazu. Und wenn Sie dann ins Büro zurückkehren, können Sie ältere Fotos hochladen und sie prüft automatisch anhand früherer Fotos, ob die Mängel schlimmer geworden sind oder nicht.“

Tom Bartley, Direktor für zivile Infrastruktur bei Mind Foundry. Foto: Mind Foundry

Anders als andere Unternehmen, die KI zur Beurteilung des Brückenzustands einsetzen möchten, wie etwa das in Kanada ansässige Unternehmen Niricson und das in Neuseeland ansässige Unternehmen Beca, ist die App von Mind Foundry für den Einsatz bei einer großen Anzahl von Bauwerken konzipiert und nicht für die bekannten Brücken, die oft bereits intensiv mit Sensoren und Drohnen überwacht werden.

Bartley will sich nicht dazu äußern, ob eine solche Technologie es Kommunen ermöglicht hätte, Katastrophen wie den Einsturz der Genoa-Brücke im Jahr 2018 zu verhindern. Er weist jedoch darauf hin, dass die Bereitstellung genauerer Daten über den wahren Zustand Tausender Bauwerke für die Experten dabei helfen kann, Fälle mit schwerwiegenden Mängeln aufzuzeigen.

Was sind Verschlechterungspfade?

Die wahre Stärke der künstlichen Intelligenz zeige sich laut Bartley jedoch dann, wenn sie sich alle Brückenmängel in einem Portfolio anschaue und herausfinde, an welchem Punkt genau Reparaturen durchgeführt werden müssten, damit sie genau dann durchgeführt würden, wenn sie den größten Nutzen brächten und auf die kosteneffizienteste Weise.

„Wir nennen es Verschlechterungspfade“, sagt Bartley. „Wenn Sie Metallteile haben, sollten Sie diese lackiert halten. Wenn Sie sie nicht lackiert halten, beginnen sie zu rosten. Wenn sie zu rosten beginnen, kommt es zu einem Abschnittsverlust, und wenn Sie einen Abschnittsverlust haben, beginnen Sie einen Bauteilverlust. Jeder Schritt in diesem Verschlechterungspfad ist um ein Vielfaches teurer zu reparieren. Aber Sie wollen nicht, dass nur ein bisschen Rost auftritt und Sie gleich mit einer vollständigen Reparatur fortfahren – das ist eine wirklich teure Vorgehensweise.“

„Stattdessen möchte man die Verschlechterung dieses Weges überwachen und sie erkennen, kurz bevor es zum Versagen kommt“, sagt er. „Die KI wird vor allem dann wirklich intelligent, wenn sie den optimalen Zeitpunkt für die Behebung dieses Problems ermittelt. Wir gehen davon aus, dass etwa ein Drittel der Lebenszykluskosten des Brückenmanagements eingespart werden könnten, wenn wir den richtigen Zeitpunkt für den Eingriff wählen würden.“

Aber was passiert, wenn die KI einen Fehler macht? Letztendlich, so Bartley, sei die App nicht dazu gedacht, menschliche Entscheidungen zu ersetzen, sondern sie lediglich zu unterstützen. Die endgültige Entscheidung darüber, wann und wie Wartungsbudgets umgesetzt werden, überlasse man geschulten menschlichen Experten.

„Wir machen sehr deutlich, dass es sich hier um eine Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI handelt“, sagt Bartley. „Letztendlich muss das Risiko beim Brückenmanager liegen, der tatsächlich da draußen in der Welt ist und versteht, dass es hier eher darum geht, Inspektionen zu ergänzen, als menschliche Entscheidungen zu ersetzen. Ich bin sicher, dass wir auf dem Weg dorthin noch viel entdecken müssen, aber wir können die Verantwortung nicht einfach an den Computer abgeben. Wir müssen dies auf eine Art und Weise tun, die kollaborativ ist.“