Quantifizierung der Unsicherheit für einen dünnbesetzten maschinellen Lerndatensatz (ML) in der zerstörungsfreien Prüfung im Bauwesen (ZfPBau)
- Das maschinelle Lernen (ML) wurde erfolgreich zur Lösung vieler Aufgaben in der zerstörungsfreien Prüfung im Bauwesen (ZfPBau) eingesetzt. Allerdings ist die Erstellung von Referenzdaten in den meisten Fällen extrem teuer und daher viel knapper als in anderen Forschungsbereichen. Auch decken die verfügbaren Daten mitunter nur ein einziges Szenario ab, so dass die Leistungsindikatoren oft nicht die tatsächliche Leistung des ML-Modells in der praktischen Anwendung widerspiegeln. Schätzungen, die die Übertragbarkeit von einem Szenario auf ein anderes quantifizieren, sind erforderlich, um dieser Herausforderung gerecht zu werden und den Weg für Anwendungen in der Praxis zu ebnen.
In diesem Beitrag stellen wir Werkzeuge zur Beschreibung der Unsicherheit von ML in neuen ZfPBau-Szenarien vor. Zu diesem Zweck haben wir einen bestehenden Trainingsdatensatz zur Klassifizierung von Korrosionsschäden der Bewehrung in Beton um eine neue Fallstudie erweitert. Die Messungen wurden an großflächigenDas maschinelle Lernen (ML) wurde erfolgreich zur Lösung vieler Aufgaben in der zerstörungsfreien Prüfung im Bauwesen (ZfPBau) eingesetzt. Allerdings ist die Erstellung von Referenzdaten in den meisten Fällen extrem teuer und daher viel knapper als in anderen Forschungsbereichen. Auch decken die verfügbaren Daten mitunter nur ein einziges Szenario ab, so dass die Leistungsindikatoren oft nicht die tatsächliche Leistung des ML-Modells in der praktischen Anwendung widerspiegeln. Schätzungen, die die Übertragbarkeit von einem Szenario auf ein anderes quantifizieren, sind erforderlich, um dieser Herausforderung gerecht zu werden und den Weg für Anwendungen in der Praxis zu ebnen.
In diesem Beitrag stellen wir Werkzeuge zur Beschreibung der Unsicherheit von ML in neuen ZfPBau-Szenarien vor. Zu diesem Zweck haben wir einen bestehenden Trainingsdatensatz zur Klassifizierung von Korrosionsschäden der Bewehrung in Beton um eine neue Fallstudie erweitert. Die Messungen wurden an großflächigen Betonproben mit eingebauter chloridinduzierter Korrosion des Bewehrungsstahls durchgeführt. Das Experiment simulierte den gesamten Lebenszyklus von chloridinduzierten Sichtbetonbauteilen im Labor. Unser Datensatz umfasst Potenzialfeld- und Radarmessungen. Die einzigartige Fähigkeit, die Schädigung zu überwachen und eine gezielte Korrosion einzuleiten, ermöglichte es, die Daten zu labeln - was für die Konstruktion von ML-Modellen entscheidend ist. Um die Übertragbarkeit zu untersuchen, erweitern wir unser Modell um Metadaten - wie etwa Konstruktionsmerkmale des Prüfkörpers und Umweltbedingungen. Dies erlaubt es, die Veränderung dieser Merkmale in neuen Szenarien mit statistischen Methoden als Unsicherheiten auszudrücken. Wir vergleichen verschiedene auf Stichproben und statistischer Verteilung basierende Ansätze und zeigen, wie diese Methoden eingesetzt werden können, um Wissenslücken von ML-Modellen in der ZfP zu schließen…
Autor*innen: | Christoph VölkerORCiD |
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Weitere Person: | Sabine KruschwitzORCiD, Philipp Benner |
Dokumenttyp: | Vortrag |
Veröffentlichungsform: | Präsentation |
Sprache: | Deutsch |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2021 |
Organisationseinheit der BAM: | 8 Zerstörungsfreie Prüfung |
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.0 Abteilungsleitung und andere | |
DDC-Klassifikation: | Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie |
Freie Schlagwörter: | Datenfusion; Machine Learning; Multi Sensor; Unsicherheitsquantifizierung; Zerstörungsfreie Prüfung |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Chemie und Prozesstechnik |
Veranstaltung: | DGZfP Jahrestagung 2021 |
Veranstaltungsort: | Online meeting |
Beginndatum der Veranstaltung: | 10.05.2021 |
Enddatum der Veranstaltung: | 11.05.2021 |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
Datum der Freischaltung: | 21.12.2021 |
Referierte Publikation: | Nein |
Eingeladener Vortrag: | Nein |