Skocz do zawartości


Zdjęcie

Autonomiczny robot, który może zrewolucjonizować plac budowy


  • Zaloguj się, aby dodać odpowiedź
Brak odpowiedzi do tego tematu

#1

Nick.
  • Postów: 1527
  • Tematów: 777
  • Płeć:Mężczyzna
  • Artykułów: 2
Reputacja znakomita
Reputacja

Napisano

05a7c24722f3ff48.png

Robot firmy Doxel skanuje plac budowy w celu oszacowania stanu projektu. Foto: Doxe

 

 

Krok w kierunku innowacji na budowie. Działający w Kalifornii start-up Doxel opracował autonomicznego robota, który może zrewolucjonizować prace na budowie.

 

Robot skanuje w 3D plac budowy, a następnie wysyła zebrane dane do swoich algorytmów głębokiego uczenia się w celu m.in. mierzenia postępów w budowie w czasie rzeczywistym.

 

W procesie tzw. głębokiego uczenia, komputer przyswaja zadania podobne do tych, które wykonuje ludzki mózg. Są to m.in.: rozpoznawanie mowy, tworzenie prognoz czy rozpoznawanie obrazów. Podczas głębokiego uczenia program sam dobiera zestaw cech do rozpoznania. Zwykle robi to szybciej i bardziej dokładnie, niż programista.

 

"Nie można poprawić tego, czego nie można zmierzyć. Bez wglądu w jakość i postęp w czasie rzeczywistym, menedżerowie po prostu nie mogą zwiększyć wydajności pracy." - powiedział prezes i współzałożyciel Doxel - Saurabh Ladha.

 

Robotyzacja placu budowy

 

Takie rozwiązanie pozwala na bieżąco kontrolować czy projekt idzie zgodnie z założonym harmonogramem i mieści się w budżecie. Każde odstępstwo od pierwotnych założeń jest odnotowywane w czasie rzeczywistym, co pozwala na szybką reakcję.

- Dzięki systemowi Doxel menedżerowie projektów mogą reagować w ciągu kilku minut, a nie miesięcy, zwiększając produktywność nawet o pięćdziesiąt procent. - dodaje prezes.

 

Zespół Doxel przeszkolił swój system tak, aby rozpoznawał różne części projektu budowlanego, takie jak systemy przewodów czy kable, korzystając z danych skanowania 3D.

 

- Projekty budowlane obejmują miliony podobnych komponentów. To Koktajl Mołotowa wyzwań dla oprogramowania - powiedział CTO i współzałożyciel Robin Singh.

 

- Zwykle ilość danych treningowych, jakich wymagałoby stworzenie algorytmu, byłaby ogromna, a nawet wtedy wyniki mogłyby nie być wiarygodne. Dzięki naszym zastrzeżonym algorytmom 3D możemy uzyskać bardziej wiarygodne wyniki przy ułamku danych szkoleniowych. Nasze algorytmy rozpoznają i kontekstualizują obiekty, nie tylko w oparciu o kolor, ale także o kształt, lokalizację i rozmiar. "

 

Jak to działa?

 

Autonomiczny robot jest wyposażony w platformę NVIDIA Jetson. Robot codziennie porusza się po placu budowy, zarówno na zewnątrz, jak i wewnątrz budynków. Procesory graficzne w chmurze przetwarzają następnie dane wizualne, sprawdzają jakość instalacji i określają, ile materiału zostało poprawnie zainstalowane. Menedżerowie projektu otrzymują informacje zwrotne w czasie rzeczywistym na temat produktywności i stanu zaawansowania projektu. Dodatkowo rzeczywiste koszty i czas są porównywane z pierwotnym budżetem i harmonogramem.

źródło

 


  • 3





Użytkownicy przeglądający ten temat: 0

0 użytkowników, 0 gości oraz 0 użytkowników anonimowych