Proctor Prediction Challenge

Das Hauptziel der Challenge ist es, eine Brücke zwischen der geotechnischen Praxis und modernen Data-Science-Methoden zu schlagen. Teilnehmer lernen hierbei, wie man domänenspezifische Labordaten (wie Korngrößenverteilungen und Konsistenzgrenzen) nutzt, um bodenmechanische Parameter – konkret die maximale Trockendichte und den optimalen Wassergehalt im Proctor-Versuch – algorithmisch vorherzusagen. Es geht vor allem darum, fundiertes Fachwissen mit statistischer Modellierung zu verknüpfen, um robuste und generalisierbare Modelle zu entwickeln.

Der Wettbewerb steht allen Interessierten uneingeschränkt offen. Er richtet sich gleichermaßen an Studierende, Forschende und Praktiker aus der Geotechnik, dem Bauingenieurwesen sowie der Informatik und Data Science. Da das gegenseitige Lernen im Vordergrund steht, ist eine Teilnahme sowohl als Einzelperson als auch in Teams von bis zu fünf Personen möglich. 

Die Anmeldung erfolgt kostenfrei über die Plattform kaggle.com, wo Sie auch den Datensatz finden. 

Die Daten basieren auf qualitätsgesicherten Laborversuchen des bodenmechanischen Forschungslabors der HTWK Leipzig. Der bereitgestellte Datensatz ist ausschließlich für Lehr- und Forschungszwecke und für die nicht-kommerzielle Nutzung freigegeben. 

Vordergründig geht es bei diesem Wettbewerb um den Kompetenzaufbau: den Umgang mit Fachdaten zu erlernen, Methoden des Machine Learnings im Kontext der Geotechnik zu verstehen und den sprichwörtlichen Schleier hinter dem Thema „Künstliche Intelligenz“ im Bauwesen zu lüften.

Für die drei bestplatzierten Modelle auf dem finalen, privaten Leaderboard (Top 3) werden zudem folgende Auszeichnungen vergeben:

• Tagungsteilnahme: Eine kostenfreie Teilnahme am 2. Leipziger Geotechnik-Symposium (LeiGS 2026) vor Ort in Leipzig.
• Publikation & Präsentation: Die Veröffentlichung der eigenen Methodik als wissenschaftlicher Kurzbeitrag im Open-Access-Tagungsband (inklusive DOI-Registrierung) sowie die Möglichkeit, die Ergebnisse im Rahmen der Fachtagung als Poster zu präsentieren.

Wettbewerbsstart: 18.05.2026

Deadline für Einreichungen: 16.08.2026 (12:00 Uhr)

Abgabe der Tagungsbeiträge (Top 3): 30.09.2026

LeiGS 2026 Fachtagung: 12. & 13.11.2026

Eine Teilnahme ist jederzeit möglich

Nein. Der Wettbewerb bietet eine ideale Plattform, um den Umgang mit realen Fachdaten praxisnah zu erlernen oder vorhandene Fähigkeiten zu vertiefen. Um den Einstieg so einfach wie möglich zu gestalten, wird ein fertiges „Getting Started“-Notebook in Python bereitgestellt. Dieses führt Schritt für Schritt durch den gesamten Prozess vom Datenimport über das Feature Engineering bis hin zur Erstellung eines ersten Baseline-Modells.