Künstliche Neuronale Netzwerke – ein Modelltyp mit Zukunft in der Bauphysik?

Künstliche Neuronale Netzwerke (Artificial Neural Networks, ANN) sind eine Gruppe von mathematischen Modellen, die erst vor wenigen Jahren in das Bauwesen allgemein und in die Bauphysik im besonderen Eingang gefunden hat. Aufgrund ihrer ausgeprägten Flexibilität werden ANNs auf eine laufend anwachsende Zahl verschiedenster Aufgabenstellungen angewandt. Der vorliegende Beitrag beschreibt zunächst die Funktionsweise und Eigenschaften des im Bauingenieurwesen meistverwendeten ANN‐Typs, des sogenannten Multilayer Perceptrons (MLP), und erörtert darauf aufbauend potentielle Anwendungsgebiete und einige bereits vorliegende Erfahrungen in der Bauphysik. Auf der Grundlage des derzeitigen Entwicklungsstands auf diesem Gebiet können Künstliche Neuronale Netzwerke als ein intelligenter und flexibler Berechnungsansatz vom Typ der ‘Black Box’‐Modelle charakterisiert werden, dessen Anwendungspotential in der Bauphysik sicherlich noch nicht ausgeschöpft ist.