Das Forschungsteam entwickelt eine Technologie, die Brückendaten automatisch aus Plänen und Bestandsunterlagen in einen digitalen Zwilling extrahiert. Dazu trainieren die Forschenden KI‑Modelle, die geometrische, materialtechnische und lasttechnische Parameter ohne manuelle Eingaben bestimmen. Um Tragfähigkeits‑ und Schadensbewertungen in Echtzeit zu ermöglichen, verbinden sie diese Modelle anschließend mit physikalischen Simulationen. Parallel sammelt das Team Messdaten von bestehenden Brücken, validiert die Vorhersagen und passt die Algorithmen an. Es testet die Methode an einer Spannbetonbrücke in Freising, vergleicht Ergebnisse mit herkömmlichen Berechnungen und demonstriert mindestens fünfzig Prozent Kosten‑ und Zeitersparnis. Abschließend stellen die Forschenden die Software als offene Plattform zur Verfügung, sodass andere Ingenieurinnen und Ingenieure sie leicht übernehmen können.