أنتون غلانس، المؤسس المشارك والمدير التقني، Buildroid AI – سلسلة المقابلات

أنتون غلانس، المؤسس المشارك والمدير التقني في Buildroid AI، لديه أكثر من 10 سنوات من الخبرة في الذكاء الاصطناعي والروبوتات والآليات والرؤية الحاسوبية. كان أنتون ي監督 إطلاق两个 مصنعين مسبقين ذاتية التشغيل عالية في Mighty Buildings. 

معًا مع سلافا سولونيتسين، المؤسس المشارك والمدير التنفيذي في Buildroid AI، يقودون فريقًا لديه أكثر من 12 عامًا من الخبرة في الروبوتات والتعلم الآلي والعمارة الرقمية والتكنولوجيا الإنشائية المبتكرة

Buildroid AI يبني منصة أولية محاكاة تربط نماذج المعلومات المبنية مع توأم رقمي مدفوع بالذكاء الاصطناعي لتحقيق آلي لعمليات البناء من خلال تنسيق عدة روبوتات كفريق موحد. أظهرت الشركة نظام وضع الكتلة من البناء إلى البناء وأยายت نحو التوزيع التجاري الذي يبسّط المهام التي تتطلب الكثير من العمالة. من خلال التحقق من سير عمل الروبوتات في المحاكاة قبل وصولها إلى موقع العمل، تهدف Buildroid AI إلى تعزيز الإنتاجية وتقليل التكاليف وإنشاء أساس قابل للتوسيع للآلية عبر العديد من المهن الإنشائية.

في السابق، بنيت Mighty Buildings إلى واحدة من أبرز وأكثر شركات التكنولوجيا الإنشائية تمويلًا ومرئية، حيث قدمت أكثر من 50 منزلًا مطبوعًا ثلاثي الأبعاد آليًا. ما هي الفجوات أو اللامعقوليات التي لاحظتها خلال تلك الرحلة التي أقنعتك في النهاية بتأسيس Buildroid AI ومتابعة نهج مدفوع بالروبوتات لتحقيق إنتاجية البناء؟

في Mighty Buildings، اتبعنا نموذج prefab خارج الموقع، وواجهنا حواجز سوقية هيكلية. لا يزال اعتماد prefab في الولايات المتحدة أقل من 6٪، واستغرق تقديم مادة طباعة ثلاثية الأبعاد جديدة 3 سنوات من العمل على الامتثال للمعايير الهيكلية وحرائق الصوت. لأن prefab يبتلع جميع المصاريف العامة للمصنع – المعدات والعمالة والمساحة – مع مادة غير منتجة بالجملة، انتهى بنا المطاف بمنتج أكثر تكلفة بنسبة 20٪ مما تقبله السوق. تعمل البناء على هامش ربح ضعيف للغاية، لذلك يؤدي 프리ميوم التكلفة إلى القضاء على التبني.

مع Buildroid، اتبعنا المسار المعاكس: لا مواد جديدة، لا تصاميم جديدة، لا تغييرات على القانون. ندمج مباشرة في سير العمل الحالية ونترك الروبوتات تتعامل مع المهام اليدوية المتكررة والمتطلبة للعمالة – إزالة الاحتكاكات في الصناعة بدلاً من إضافتها.

كيف يغير نموذجك الأولي للمحاكاة، الذي يستخدم التوائم الرقمية ونمذجة المعلومات المبنية، طريقة اختبار فرق البناء وتحقق وتنظيم سير عمل الروبوتات قبل وصولها إلى موقع العمل؟

تعرف نمذجة المعلومات المبنية على ما هي المبنى؛ لا تصف كيفية بنائه. حتى 4D-BIM يضيف فقط التتابع، وليس بناء قابل للتنفيذ حقًا. يسمح محرك محاكاة BIM-to-BUILD لفرق تنفيذ عملية البناء بأكملها افتراضيًا داخل توأم رقمي دقيق физيًا – يتحرك المواد والآلات والقيود الموقعية مثل العالم الحقيقي.

يمكن للمستخدمين اختبار مئات السيناريوهات، وتحقق من بناء القدرة، وقياس الإنتاجية، وتنظيم سير العمل قبل لمس موقع العمل. الجزء الفريد: تخرج المحاكاة برامج تنفيذ روبوتية مثبتة وجاهزة للتشغيل، وإغلاق الفجوة بين التصميم الرقمي والبناء المادي الآلي.

تدعم منصتك أكثر من 40 نوعًا من الروبوتات. كيف تحقق التنسيق الموثوق بين هذا العتاد المتنوع مع الحفاظ على مرونة المقاولين؟

يقع مخطط الذكاء الاصطناعي في النواة، ويجمع بين HTN (شبكات المهام الهيكلية) لترتيب المستوى العالي وBehavior Trees لتنفيذ المهام منخفضة المستوى. تعمل الروبوتات كوكلاء قائمين على القدرات – على سبيل المثال، يعرف روبوت وضع الكتلة أنه يمكنه وضع الكتلة ولكن ليس تطبيق الجص.

يحسن المخطط تخصيص المهام، وتجنب انسدادات الموقع (مثل حظر المسارات)، ويوازن الأحمال العمل عبر عدة روبوتات، ويتزامن مع الوحدات الداعمة مثل روبوتات التعامل مع المواد. النتيجة هي طاقم روبوتي منسق ومتعديل ذاتيًا يتصرف مثل فريق بشري منسق جيدًا.

يبرز Buildroid مكاسب في الإنتاجية تصل إلى 10 أضعاف (6 أضعاف) وتوفيرات في التكاليف تصل إلى 4 أضعاف (3 أضعاف). ما هي أفضل دراسات الحالة أو المعايير الفنية التي تظهر كيف يتم تحقيق تلك النتائج؟

عبر ثلاث تجارب أولية – مشاريع تجارية وسكنية ومراكز بيانات – لاحظنا:

• 6 أضعاف الإنتاجية: ينتج الحرفي والمساعد عادة 4-5 متر مربع/يوم من عمل الكتلة؛ مع روبوت، يرتفع الإنتاج إلى ~30 متر مربع/يوم.

• 3 أضعاف الكفاءة التكلفة: يمكن أن تتم المهمة التي تتطلب 12 عاملاً لبناء 30 متر مربع/يوم بفضل منصتنا مع 2 عمال + روبوت واحد.

جاءت هذه النتائج قبل نشر سير عمل الروبوتات المتعددة؛ بمجرد تنسيق الأساطيل بواسطة مشغل واحد، ينخفض مدة المشروع بشكل كبير.

ما هي المعايير التي تستخدمها لتحديد سير عمل البناء التي تناسبها أفضل آلي الروبوتات المتعددة التالية؟

نؤثر سير العمل التي تتميز (1) بنقص حاد في العمالة، (2) وضغط يدوي متكرر، و (3) تحلل واضح للمهام للتعاون المتعدد الروبوتات.

في دبي، حيث أطلقنا، يزن كل كتلة قسمية ~30 كجم (66 رطل) ويتجاوز الطلب على الحرفيين المتخصصين العمالة المتاحة. أخبرنا أحد المقاولين الرئيسيين أنه سيتعين عليه توظيف وتدريب 6000 حرفي في العام المقبل فقط لتلبية حجم العمل.

يتفكك عمل الكتلة بشكل طبيعي إلى مهام فرعية – تسليم المواد، وتطبيق الجص، والتنحيظ، والدعم – مما يجعله مثاليًا للروبوتات المتخصصة التي تعمل معًا.

التالي في خطنا: التبليط، الخطوة المتسلسلة بعد عمل الكتلة، بالشراكة مع مورد روبوتات رائد.

عندما تدخل سوق الولايات المتحدة، ما هي أكبر عقبات تنظيمية وأمانية وتشغيلية تتوقعها، وكيف يساعد نهج المحاكاة الأولية في التخفيف من هذه العقبات؟

تتطلب OSHA من الروبوتات إثبات التفاعل الآمن بين الإنسان والروبوت حتى بالنسبة لعمليات الاختبار. عادة ما تستغرق شهادة 3 أشهر أو أكثر وتكلف باهظة الثمن بالنسبة لشركات الناشئة التي تحتاج إلى التكرار السريع.

نعمل مع UL على إطار موافقة أمان أولي للمحاكاة. من خلال إثبات أن توأمنا الرقمي يطابق التنفيذ في العالم الحقيقي، يمكننا التحقق من الحالات الحدية وسيناريوهات التصادم والسلوك في حالات الطوارئ افتراضيًا – مما يقلل بشكل كبير من الحاجة إلى الاختبار المعملي الطويل ويتسريع جداول الامتثال.

كيف ترى تطور سير عمل الروبوتات المتعددة على مواقع البناء المعقدة مرة واحدة يصبح تنسيق الذكاء الاصطناعي أكثر نضجًا؟

نتوقع أن تتحرك مواقع البناء نحو أطواق روبوتية كاملة مع بشر في أدوار إشرافية. سيتولى مشغل واحد إشراف أساطيل من الروبوتات من خلال منصتنا لتنسيق الذكاء الاصطناعي، التي تستخدم توأمًا رقميًا لتنسيق المهام في الوقت الفعلي. ستتعامل الروبوتات مع الإنتاج؛ سيتعامل البشر مع الإشراف وإدارة الاستثناءات.

ما هي الاختراقات في اتخاذ القرارات بالذكاء الاصطناعي وتنظيم سير العمل الأكثر أهمية لتمكين التنفيذ الآلي الموثوق على موقع العمل؟

الحدود الأمامية التالية هي الذكاء الاصطناعي المادي متعدد الوكلاء – روبوتات تتخذ قرارات محلية وتتعاون كنظام. يتطلب هذا التطورات في:

• التخطيط اللامركزي وتنسيق

• الاستقبال القوي في ظروف موقع البناء

• تخصيص المهام التكيفي مع تغيير البيئات

ستفتح هذه القدرات عمليات موثوقة وشبه آليه إلى آليه بالكامل.

كما مؤسس متكرر للتكنولوجيا الإنشائية، ما هي الجوانب التي تعتقد أن قادة الصناعة لا يزالون يفهمونها بشكل خاطئ، وكيف تتناول Buildroid تلك المفاهيم الخاطئة؟

حاولت العديد من الشركات الناشئة تغيير المواد أو العملية أو نظام البناء نفسه – بالضبط المناطق التي تكون فيها البناء أقل مرونة. لا يزال القطاع يبني اليوم بنفس الطريقة التي بنى بها قبل قرن من الزمن، وتغيير الأساليب الأساسية يأخذ سنوات من التحول التنظيمي والتوريد والسلوكي.

يتجنب Buildroid هذا الاحتكاك. نزيد الإنتاجية دون تغيير المواد أو التصاميم، ونتوجه إلى تثبيت المواد الحالية فقط.

هل تتخيل Buildroid كمنصة نظامية يبني عليها روبوتات و مقاولون من الطرف الثالث، مما يخلق طبقة تشغيل موحدة للروبوتات الإنشائية على مستوى الدولة؟

بالتأكيد – هذا هو الرؤية طويلة الأمد. ولكن أولاً يجب أن نثبت التميز الشامل في سير عمل واحد ذي قيمة عالية: بناء الجدران. بمجرد أن نُحسن ذلك الخطة، يصبح التوسع إلى روبوتات و سير عمل إضافية تطورًا طبيعيًا للنظام البيئي.