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 computerizzata. 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 degli edifici con gemelli digitali guidati da AI per automatizzare il lavoro di costruzione coordinando più robot come una squadra unificata. L’azienda ha dimostrato un sistema di posa di blocchi BIM-to-BUILD e si sta espandendo verso distribuzioni commerciali che semplificano i compiti intensivi in termini di manodopera. Validando i flussi di lavoro robotici in simulazione prima che raggiungano il cantiere, Buildroid AI mira a aumentare la produttività, ridurre i costi e creare una base scalabile per l’automazione in molti settori della costruzione.

Ha costruito in precedenza Mighty Buildings in una delle startup di contech più finanziate e visibili, consegnando più di 50 case stampate in 3D automatizzate. Quali lacune o inefficienze ha osservato durante quel viaggio che alla fine l’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 prefabbricato 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 il prefabbricato assorbe l’intero sovrapprezzo di fabbrica – attrezzature, manodopera, spazio – combinato con un materiale non prodotto in serie, il nostro prodotto è risultato essere circa il 20% più costoso di quanto il mercato potesse accettare. 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 cambio di codice. Integriamo direttamente nei flussi di lavoro esistenti e lasciamo che i robot gestiscano i compiti ripetitivi e intensivi 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?

Il BIM definisce cosa sia un edificio; non descrive come costruirlo. Anche il 4D-BIM aggiunge solo la sequenza, non la vera costruttibilità. 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.

Gli stakeholder possono testare centinaia di scenari, convalidare la costruttibilità, misurare la produttività e ottimizzare i flussi di lavoro prima di toccare il cantiere. La parte unica: la simulazione produce programmi di esecuzione del robot verificati e pronti all’uso, chiudendo il gap tra la progettazione digitale e la costruzione automatizzata.

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

Il nostro pianificatore AI si trova al centro, combinando HTN (Hierarchical Task Networks) per la sequenza di alto livello e Behavior Trees per l’esecuzione di compiti di basso livello. 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 dei compiti, evita i collo di bottiglia del sito (come bloccare i percorsi), bilancia i carichi di lavoro su più robot e sincronizza le unità di supporto come i robot per la gestione dei materiali. Il risultato è una squadra robotica coordinata e auto-adattante che si comporta come un team umano ben orchestrato.

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

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

• 6× produttività: un muratore + aiutante produce tipicamente 4–5 m²/giorno di lavoro in blocchi; con un robot, la produzione aumenta 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 saranno coordinate da un unico operatore, la durata complessiva del progetto diminuisce notevolmente.

La sua prima applicazione commerciale si concentra sulla posa di blocchi e sull’installazione di pareti divisorie. Quali criteri utilizza per determinare quali flussi di lavoro di costruzione sono più adatti all’automazione multi-robot?

Priorizziamo i flussi di lavoro con (1) gravi carenze di manodopera, (2) sforzo manuale ripetitivo e (3) chiara decomposizione dei compiti 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 di gran lunga la manodopera qualificata 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.

La posa di blocchi si decomporre naturalmente in sottocompiti – consegna di materiali, applicazione di malta, allineamento, rinforzo – rendendolo ideale per robot specializzati che lavorano insieme.

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

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

L’OSHA richiede ai robot di dimostrare un’interazione uomo-robot sicura anche per i dispiegamenti di prova. La certificazione richiede normalmente più di 3 mesi e può essere costosa per le startup che necessitano di un’iterazione rapida.

Stiamo lavorando con UL su un quadro 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 test di laboratorio lunghi 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 gli esseri umani in ruoli di supervisione. Un unico operatore supervisionerà flotte di robot attraverso la nostra piattaforma di orchestrazione AI, che utilizza un gemello digitale per coordinare i compiti 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 abilitare l’esecuzione del cantiere affidabile e autonoma?

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

• pianificazione decentralizzata e coordinamento

• percezione robusta in condizioni di cantiere

• allocazione di compiti adattiva man mano che gli ambienti cambiano

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

Come fondatore ripetuto di contech, quali aspetti dell’adozione della tecnologia di costruzione ritiene che i leader del settore ancora fraintendano e come Buildroid affronta questi 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 puramente su come vengono installati i materiali esistenti.

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 – 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 avremo perfezionato questo progetto, l’espansione a robot di terze parti e a flussi di lavoro aggiuntivi diventa un’evoluzione naturale dell’ecosistema.