KI/ML‐gestützte Auswertung und Interpretation der IABSE‐Brückeneinsturzdatenbank

Abstract

AbstractStatistische Auswertungen von Brückeneinsturzdaten zeigen, dass Massivbrücken signifikant seltener einstürzen als Brücken aus Stahl oder Holz. Da weltweit die Hauptursache für Brückeneinstürze Hochwasser und damit verbundene fluviale Prozesse wie Auskolkung, Muren etc. und Anpralle sind, liegt die Vermutung nahe, dass die hohe Eigenlast der Massivbrücken zu einem insgesamt robusteren Verhalten bei diesen Ereignissen führt. Im Rahmen dieses Beitrags soll geprüft werden, ob die IABSE‐Einsturzdatenbank diese These bestätigt und Hinweise auf weitere Ursachen identifiziert werden können. Dazu wird die IABSE‐Einsturzdatenbank mittels Verfahren der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (KI/ML) untersucht. Die KI/ML‐Analyse bestätigt die bisherige These allerdings nicht. Im Weiteren werden Ursachen für die Ablehnung der These, wie z. B. die Repräsentativität der Daten, diskutiert. Es wird eine Erweiterung der Datenbank für Ereignisse mit großen Einsturzzahlen empfohlen.