Gritt i MasTec łączą siły, by wprowadzić fizyczną sztuczną inteligencję na place budowy elektrowni słonecznych

Gritt i MasTec rozszerzają wykorzystanie fizycznej sztucznej inteligencji na placach budowy obiektów energii odnawialnej, zaczynając od wielkoskalowych projektów solarnych w kilku stanach USA. Partnerstwo łączy systemy robotyczne Gritt z zespołami budowlanymi MasTec Renewables, przenosząc sztuczną inteligencję z oprogramowania do planowania do procesów przemieszczania i montażu materiałów.

Jak wynika z ogłoszenia, MasTec testował Gritt na realizowanych projektach, w których systemy pomogły zamontować panele słoneczne o łącznej mocy liczonej w megawatach. Firmy planują teraz kolejne wdrożenia i zamierzają zbadać możliwości zastosowania tych rozwiązań w innych sektorach infrastruktury. Nie ujawniły warunków finansowych umowy ani nie wskazały konkretnych lokalizacji projektów.

W robotyce budowlanej znaczenie ma środowisko pracy. Farma słoneczna obejmuje tysiące powtarzalnych zadań montażowych, wykonywanych jednak przy zmiennej pogodzie, na nierównym terenie, wśród przemieszczającego się sprzętu i pracujących w pobliżu ludzi.

Robotyczne osprzęty do maszyn używanych już przez ekipy budowlane

Podejście Gritt łączy sztuczną inteligencję z robotycznym osprzętem do powszechnie używanych maszyn budowlanych. W ogłoszeniu o rozpoczęciu działalności firma opisała montowanie ramion robotycznych na pojazdach takich jak ładowarki o sterowaniu burtowym i wózki widłowe, by mogły obsługiwać i montować materiały. Dzięki temu automatyzacja trafia do znanego ekipom sprzętu, zamiast wymagać od wykonawców wprowadzenia całkowicie nowej platformy pojazdów.

Firma zadebiutowała publicznie w lipcu, pozyskując 32,4 mln dolarów finansowania pre-seed i serii A, w tym 26 mln dolarów w ramach rundy serii A prowadzonej przez Obvious Ventures. Umowa z MasTec jest następstwem tego debiutu oraz wcześniejszego partnerstwa z Burns & McDonnell w zakresie budowy obiektów solarnych.

Strona Gritt poświęcona rozwiązaniom dla energetyki słonecznej wskazuje automatyczne pobieranie i układanie paneli jako obecne zastosowanie, a montaż płatwi, transport komponentów i nadzór — jako obszary planowanego rozszerzenia działalności. Według podanych tam informacji zainstalowano ponad 35 000 paneli i ponad 18 MW mocy słonecznej. Osobna liczba 2,8 GW dotycząca robót budowlanych objętych umowami odnosi się do przyszłych prac zakontraktowanych, a nie do już ukończonych instalacji.

Jak Gritt uczy maszyny pracy w zmiennych warunkach

W technicznym opisie swojej architektury Gritt przedstawia model bazowy wytrenowany na oznaczonych i nieoznaczonych obrazach oraz nagraniach wideo ze środowisk budowlanych. Ta wspólna reprezentacja stanowi podstawę modeli przeznaczonych do konkretnych zadań, w tym polityk sterowania, segmentacji i estymacji pozycji oraz orientacji w sześciu stopniach swobody, czyli określania położenia obiektu i jego orientacji w przestrzeni trójwymiarowej.

Firma łączy uczenie z kontrolą wykonywania zadań. Systemy obserwacyjne oceniają niepewność i weryfikują proponowane działania, a nowe modele najpierw działają w trybie cienia, zanim przejmą kontrolę. Mechanizmy przejmowania kontroli i przywracania działania pozwalają kontynuować pracę, gdy system potrzebuje pomocy, a także generują przykłady do dalszego treningu.

Gritt opisuje również proces „rzeczywistość–symulacja–rzeczywistość”: obrazy i nagrania wideo z placu budowy pomagają odtworzyć sceny, które następnie stają się symulowanymi epizodami treningowymi i walidacyjnymi. Modele CAD, odtworzone obiekty i losowo zmieniane warunki pozwalają firmie ponownie analizować nietypowe sytuacje bez całkowitego uzależnienia się od tego, czy zdarzą się ponownie na placu budowy.

Mechanizmy te pomagają sprostać jednemu z głównych wyzwań związanych z wdrażaniem robotów: robot musi radzić sobie w nieznanych warunkach, nie doprowadzając przy każdym nieprzewidzianym zdarzeniu do uszkodzenia komponentu lub wstrzymania projektu. Celem inżynierów jest powtarzalne działanie w zmiennych warunkach, a nie jedynie udany pokaz.

Dlaczego MasTec jest odpowiednim partnerem do wdrożeń

Działalność MasTec Renewables w obszarze energetyki słonecznej obejmuje cały proces: od opracowania i projektowania po budowę i eksploatację. Do jej kompetencji należą modelowanie systemów fotowoltaicznych, logistyka materiałów, prace fundamentowe, systemy zbiorcze energii elektrycznej, stacje elektroenergetyczne i połączenia wysokiego napięcia. Firma montuje zarówno systemy o stałym mocowaniu, jak i systemy nadążne o jednej lub dwóch osiach.

Tak szeroki zakres działalności sprawia, że zrobotyzowany montaż paneli jest częścią znacznie większego procesu realizacji inwestycji. Tempo, w jakim maszyna układa panele, ma znaczenie tylko wtedy, gdy praca ekip, dostawy materiałów, wykonanie fundamentów i prace elektryczne pozostają skoordynowane. Osprzęt, który dobrze sprawdza się samodzielnie, musi jeszcze odpowiadać harmonogramowi prac wykonawcy, jego praktykom konserwacyjnym i zasadom bezpieczeństwa.

Rob Turner, wiceprezes ds. budowy w MasTec Renewables, powiedział, że przeprowadzona przez firmę ocena wykazała możliwość połączenia doświadczenia jej pracowników z technologią Gritt. Firmy przedstawiają wdrożenie jako sposób na wspieranie wykwalifikowanych ekip, przy czym ludzie nadal będą kierować pracami i je weryfikować.

Wykrywanie pracowników jest częścią problemu technicznego

Opublikowane badania Gritt pokazują również, dlaczego bezpieczeństwo robotów pracujących na zewnątrz wymaga szczególnej uwagi poświęconej procesowi przygotowania danych treningowych. W analizie wykrywania pracowników firma zbadała, jak automatyczne filtry kontroli jakości danych mogą nieproporcjonalnie często odrzucać zdjęcia osób klęczących, kucających lub częściowo zasłoniętych.

Takie pozycje są typowe na placach budowy, nawet jeśli rzadko pojawiają się w przefiltrowanym zbiorze danych. Ramka ograniczająca może prawidłowo wskazywać pracownika, podczas gdy estymator pozycji ma trudności z odtworzeniem układu jego stawów. Odrzucenie całego przykładu może usunąć właśnie te przypadki, które wdrożony robot musi umieć rozpoznawać.

Gritt poinformował, że dodanie symulowanych pracowników w pozyskanych z danych pozycjach roboczych zwiększyło czułość wykrywania niskich pozycji o 1,6 punktu procentowego na rzeczywistych nagraniach z placu budowy. Wynik dotyczy tej konkretnej oceny percepcji; nie jest miarą ogólnego poziomu bezpieczeństwa wdrożenia MasTec.

Od montażu paneli do rozumienia placu budowy

Szerszym celem Gritt jest połączenie wykonywania prac w terenie z weryfikacją postępu i planowaniem na placu budowy. Podczas pracy systemy firmy gromadzą informacje, dzięki czemu można porównać to, co faktycznie zbudowano, z tym, co według planu projektu ma zostać ukończone w kolejnym etapie.

Dla MasTec najbliższym zastosowaniem tej technologii pozostaje budowa instalacji fotowoltaicznych. Powtarzające się wdrożenia dają Gritt możliwość dostosowywania technologii do większej liczby zadań i warunków. Kolejnym sprawdzianem partnerstwa będzie jego funkcjonowanie w praktyce: czy użyteczną automatyzację da się konsekwentnie wdrażać w różnych projektach, zachowując przy tym umiejętność oceny sytuacji i koordynacji, które wnoszą ekipy budowlane.