Anton Glance, Co-Fondatore e CTO, Buildroid AI – Serie di Interviste

Anton Glance, co-fondatore e CTO di Buildroid AI, ha più di 10 anni di esperienza in AI, robotica, automazione e visione artificiale. Anton ha sovrinteso al lancio di 2 fabbriche di prefabbricati altamente automatizzate presso Mighty Buildings. 

Insieme a Slava Solonitsyn, co-fondatore e CEO di Buildroid AI, guidano un team con oltre 12 anni di esperienza in robotica, apprendimento automatico, architettura digitale e tecnologie di costruzione innovative

Buildroid AI sta costruendo una piattaforma simulation-first che collega i modelli di informazione sugli edifici con gemelli digitali guidati da AI per automatizzare i lavori di costruzione coordinando più robot come una squadra unificata. La società ha dimostrato un sistema di posa di blocchi BIM-to-BUILD e si sta espandendo verso distribuzioni commerciali che semplificano i compiti più impegnativi in termini di manodopera. Validando i flussi di lavoro robotici in simulazione prima che raggiungano il cantiere, Buildroid AI mira a migliorare la produttività, ridurre i costi e creare una base scalabile per l’automazione in molti settori della costruzione.

Ha costruito in precedenza Mighty Buildings, una delle startup di contech più finanziata e visibile, consegnando oltre 50 case stampate in 3D automatiche. Quali lacune o inefficienze ha osservato durante quel viaggio che alla fine lo hanno convinto a fondare Buildroid AI e perseguire un approccio guidato dalla robotica alla produttività nella costruzione?

A Mighty Buildings abbiamo seguito un modello di prefabbricazione fuori sede e ci siamo imbattuti in barriere di mercato strutturali. L’adozione di prefabbricati negli Stati Uniti è ancora inferiore al 6% e l’introduzione di un nuovo materiale di stampa 3D ha richiesto 3 anni di lavoro di conformità alle norme strutturali, antincendio e acustiche. Poiché la prefabbricazione assorbe l’intero sovrapprezzo di fabbrica – attrezzature, manodopera, spazio – combinato con un materiale non prodotto in serie, il nostro prodotto è risultato ~20% più costoso di quanto il mercato avrebbe accettato. La costruzione opera con margini estremamente stretti, quindi i premi sui costi uccidono l’adozione.

Con Buildroid, abbiamo preso la strada opposta: nessun nuovo materiale, nessun nuovo design, nessun cambiamento nel codice. Integriamo direttamente nei flussi di lavoro esistenti e lasciamo che i robot gestiscano i compiti ripetitivi e impegnativi in termini di manodopera – rimuovendo l’attrito dell’industria invece di aggiungerlo.

Il suo modello simulation-first, che utilizza gemelli digitali e BIM (Building Information Modeling), cambia come i team di costruzione testano, convalidano e ottimizzano i flussi di lavoro robotici prima che qualcosa raggiunga il cantiere?

BIM definisce cosa sia un edificio; non descrive come costruirlo. Anche il 4D-BIM aggiunge solo la sequenza, non la vera costruzione. Il nostro motore di simulazione BIM-to-BUILD consente ai team di eseguire l’intero processo di costruzione virtualmente all’interno di un gemello digitale fisicamente accurato – materiali, macchine e vincoli del sito si comportano come il mondo reale.

I soggetti interessati possono testare centinaia di scenari, convalidare la costruzione, misurare la produttività e ottimizzare i flussi di lavoro prima di toccare il cantiere. La parte unica: l’output della simulazione produce programmi di esecuzione di robot verificati e pronti all’uso, chiudendo il divario tra progettazione digitale e costruzione fisica automatizzata.

La sua piattaforma supporta oltre 40 tipi diversi di robot. Come raggiunge una coordinazione affidabile tra hardware così diversi mantenendo flessibilità per i contractor?

Il nostro pianificatore AI si trova al centro, combinando HTN (Reti di attività gerarchiche) per la sequenza a livello alto e Alberi di comportamento per l’esecuzione di attività a livello basso. I robot operano come agenti basati sulle capacità – ad esempio, un robot per la posa di blocchi “sa” di poter posare blocchi ma non applicare lo stucco.

Il pianificatore ottimizza l’allocazione delle attività, evita i collo di bottiglia del cantiere (come bloccare i percorsi), bilancia i carichi di lavoro tra più robot e sincronizza le unità di supporto come i robot per la gestione dei materiali. Il risultato è una squadra robotica coordinata e autoadattante che si comporta come un team umano ben orchestrato.

Buildroid evidenzia guadagni di produttività fino a 10x (6x) e risparmi sui costi fino a 4x (3x). Quali studi di caso o benchmark tecnici dimostrano meglio come vengono raggiunti quei risultati?

In tre progetti pilota – commerciali, residenziali e di data center – abbiamo osservato:

• 6× produttività: un muratore + aiutante produce normalmente 4-5 m²/giorno di lavoro in blocchi; con un robot, la produzione sale a ~30 m²/giorno.

• 3× efficienza dei costi: i compiti che richiedono 12 lavoratori per costruire 30 m²/giorno possono essere eseguiti con 2 lavoratori + un robot utilizzando la nostra piattaforma.

Questi risultati sono stati raggiunti prima del dispiegamento dei flussi di lavoro multi-robot; una volta che le flotte sono coordinate da un operatore, la durata complessiva del progetto diminuisce notevolmente.

Quali criteri utilizza per determinare quali flussi di lavoro di costruzione sono più adatti all’automazione multi-robot?

Abbiamo priorizzato i flussi di lavoro con (1) gravi carenze di manodopera, (2) sforzo manuale ripetitivo e (3) chiara decomposizione delle attività per la collaborazione multi-robot.

A Dubai, dove abbiamo lanciato, ogni blocco di partizione pesa ~30 kg (66 libbre) e la domanda di muratori supera notevolmente la manodopera disponibile. Un importante appaltatore ci ha detto che avrebbero bisogno di assumere e formare 6.000 muratori l’anno prossimo solo per soddisfare il carico di lavoro.

Il lavoro in blocchi si decomporrebbe naturalmente in sottocompiti – consegna dei materiali, applicazione del mastice, allineamento, rinforzo – rendendolo ideale per robot specializzati che lavorano insieme.

Prossimo nella nostra pipeline: l’intonacatura, il passaggio sequenziale dopo il lavoro in blocchi, in partnership con un importante fornitore di robot.

Mentre entra nel mercato statunitense, quali sono gli ostacoli regolatori, di sicurezza e operativi più grandi che si aspetta e come l’approccio simulation-first aiuta a mitigarli?

OSHA richiede che i robot dimostrino un’interazione uomo-robot sicura anche per i dispiegamenti pilota. La certificazione di solito richiede 3+ mesi e può essere costosa per le startup che necessitano di un’iterazione rapida.

Stiamo lavorando con UL su un framework di approvazione della sicurezza simulation-first. Dimostrando che il nostro gemello digitale corrisponde all’esecuzione del mondo reale, possiamo convalidare casi limite, scenari di collisione ed eventuali comportamenti virtualmente – riducendo drasticamente la necessità di lunghi test di laboratorio e accelerando i tempi di conformità.

Come vede l’evoluzione dei flussi di lavoro multi-robot sui cantieri di costruzione complessi una volta che l’orchestrazione AI diventa più matura?

Ci aspettiamo che i cantieri di costruzione si spostino verso squadre di robot completamente robotizzate con esseri umani in ruoli di supervisione. Un singolo operatore supervisionerà flotte di robot attraverso la nostra piattaforma di orchestrazione AI, che utilizza un gemello digitale per coordinare le attività in tempo reale. I robot gestiranno la produzione; le persone gestiranno la supervisione e la gestione delle eccezioni.

Quali sono le innovazioni più critiche nella presa di decisioni AI e nell’ottimizzazione dei flussi di lavoro per consentire un’esecuzione affidabile e autonoma sul cantiere?

La prossima frontiera è l’AI fisica multi-agente – robot che prendono decisioni locali cooperando come un sistema. Ciò richiede progressi in:

• pianificazione decentralizzata e coordinamento

• percezione robusta in condizioni di cantiere

• allocazione di attività adattiva man mano che gli ambienti cambiano

Queste capacità sbloccheranno operazioni affidabili, semi-autonome e completamente autonome.

Da fondatore ripetuto di contech, quali aspetti dell’adozione della tecnologia di costruzione pensa che i leader dell’industria ancora fraintendano e come Buildroid affronta quei malintesi?

Molte startup cercano di cambiare i materiali, il processo o il sistema di costruzione stesso – esattamente le aree in cui la costruzione è meno flessibile. L’industria costruisce ancora oggi in gran parte come faceva un secolo fa e cambiare i metodi di base richiede anni di spostamento regolatorio, della catena di approvvigionamento e culturale.

Buildroid evita questo attrito. Aumentiamo la produttività senza cambiare materiali o progetti, concentrandoci esclusivamente su come vengono installati i materiali esistenti.

Si immagina Buildroid come una piattaforma di ecosistema che i robot e i contractor di terze parti possano costruire, creando uno strato di operazione unificato per la robotica di costruzione a livello nazionale?

Assolutamente – quella è la visione a lungo termine. Ma prima dobbiamo dimostrare l’eccellenza end-to-end in un unico flusso di lavoro ad alto valore: la costruzione di muri. Una volta che abbiamo perfezionato quel progetto, l’espansione a robot di terze parti e a flussi di lavoro aggiuntivi diventa un’evoluzione naturale dell’ecosistema.