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Potentials of Symbolic AI Planning for Construction
Abstract
AI planning aims to automate the reasoning process that underlies the plan formulation
to achieve a particular goal for a particular problem. Research in this field has focused on symbolic methods -which represent knowledge with human readable symbols- to efficiently and systematically produce plans, i.e., sequences of actions to be performed, from well-defined problem statements. Despite advances in leveraging AI for construction planning and scheduling, most construction projects still adopt fully manual work templates. We outline the current state, challenges, and potentials of using symbolic AI in construction process planning. We first discuss the challenges in construction process planning. Then, we summarize potential applications of symbolic AI planning methods in the construction industry providing a resource for both practitioners and researchers to familiarize themselves with the potential of these powerful AI methods.
Der Aufsatz bietet eine Übersicht über aktuelle Methoden der Datenintegration, künstlichen Intelligenz (KI), Optimierung und Regelungstechnik und ihre (potenziellen) Anwendungen in Gebäudeplanung und Bau. Die Übersicht behandelt sowohl symbolische KI‐Methoden als auch subsymbolische KI‐Methoden bzw. maschinelles Lernen. Der Aufsatz stellt diese Methoden im Kontext von Anwendungsbeispielen vor, die einen Einblick in aktuelle Forschungsprojekte des Exzellenzclusters „Integratives computerbasiertes Planen und Bauen für die Architektur“ an der Universität Stuttgart bieten: (1) Datenintegration zur Verknüpfung von Datensilos in Planungs‐ und Bauprozessen, (2) Wissensgraphen zur Wissensrepräsentation in multidisziplinären Planungsprozessen, (3) automatisierte Planung zur Planung und Verteilung von Bauaufgaben, (4) überwachtes Lernen zur Abschätzung von aufwendigen Simulationen wie Gebäudeenergiebedarf oder des Verhaltens von natürlichen Materialien wie Holz, (5) unüberwachtes Lernen zur Visualisierung von Optimierungsergebnissen, (6) bestärkendes Lernen zum Bauen mit Fasern und Bambus, (7) simulationsbasierte Optimierung für klimafreundliche Gebäudeplanung und (8) Regelungstechnik zur Steuerung von z. B. Baurobotern. Der Aufsatz kommt zu dem Schluss, dass integratives computerbasiertes Planen und Bauen die Kooperation von Menschen, Material und Maschinen erfordert und dass KI – anstatt Bauplanungs‐ und Bauprozesse lediglich zu automatisieren – diese Kooperation moderieren kann.
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