ความร่วมมือ

Gritt และ MasTec ผนึกกำลังนำปัญญาประดิษฐ์ในโลกกายภาพสู่งานก่อสร้างโครงการพลังงานแสงอาทิตย์

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
Gritt robotic arm positioning a solar panel beside a worker at a solar installation

Gritt และ MasTec กำลังขยายการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในโลกกายภาพในพื้นที่ก่อสร้างโครงการพลังงานหมุนเวียน โดยเริ่มจากโครงการพลังงานแสงอาทิตย์ระดับสาธารณูปโภคในหลายรัฐของสหรัฐฯ ความร่วมมือนี้ผสานระบบหุ่นยนต์ของ Gritt เข้ากับทีมก่อสร้างของ MasTec Renewables เพื่อนำ AI ออกจากซอฟต์แวร์วางแผนมาสู่การเคลื่อนย้ายและติดตั้งวัสดุจริง

ตามประกาศ MasTec ได้ประเมินระบบของ Gritt ในโครงการที่กำลังดำเนินงานอยู่ ซึ่งระบบดังกล่าวช่วยติดตั้งแผงพลังงานแสงอาทิตย์ได้หลายเมกะวัตต์ ขณะนี้ทั้งสองบริษัทวางแผนจัดทำโครงการติดตั้งเป็นลำดับต่อเนื่อง และจะสำรวจการใช้งานในภาคโครงสร้างพื้นฐานอื่น ๆ ทั้งสองบริษัทไม่ได้เปิดเผยเงื่อนไขทางการเงินของข้อตกลง หรือระบุพื้นที่โครงการแต่ละแห่ง

สำหรับหุ่นยนต์ก่อสร้าง สิ่งที่ทำให้เรื่องนี้มีความสำคัญคือสภาพแวดล้อมในการทำงาน ฟาร์มพลังงานแสงอาทิตย์มีงานติดตั้งซ้ำ ๆ นับพันงาน แต่ต้องทำท่ามกลางสภาพอากาศที่เปลี่ยนแปลง พื้นดินไม่เรียบ เครื่องจักรที่เคลื่อนที่ และผู้คนที่ทำงานอยู่ใกล้เคียง

อุปกรณ์ต่อพ่วงหุ่นยนต์สำหรับเครื่องจักรที่ทีมงานใช้อยู่แล้ว

แนวทางของ Gritt ผสาน AI เข้ากับอุปกรณ์ต่อพ่วงหุ่นยนต์สำหรับเครื่องจักรก่อสร้างทั่วไป ในประกาศเปิดตัว บริษัทอธิบายการติดตั้งแขนหุ่นยนต์เข้ากับยานพาหนะ เช่น รถตักขนาดเล็กและรถยก เพื่อใช้ขนย้ายวัสดุและประกอบชิ้นส่วน วิธีนี้ช่วยเพิ่มระบบอัตโนมัติให้กับอุปกรณ์ที่คุ้นเคย แทนที่จะต้องให้ผู้รับเหมาติดตั้งแพลตฟอร์มยานพาหนะใหม่ทั้งหมด

บริษัทเปิดตัวต่อสาธารณชนในเดือนกรกฎาคม พร้อมเงินทุนระยะก่อนเริ่มต้นธุรกิจและรอบ Series A รวม 32.4 ล้านดอลลาร์ ซึ่งรวมถึงเงินทุนรอบ Series A จำนวน 26 ล้านดอลลาร์ที่นำโดย Obvious Ventures ข้อตกลงกับ MasTec เกิดขึ้นหลังการเปิดตัวดังกล่าวและความร่วมมือก่อนหน้านี้ในงานก่อสร้างโครงการพลังงานแสงอาทิตย์กับ Burns & McDonnell

หน้าผลิตภัณฑ์พลังงานแสงอาทิตย์ของ Gritt ระบุว่าการหยิบและวางแผงเป็นการใช้งานในปัจจุบัน ส่วนการประกอบแป การขนส่งชิ้นส่วน และการกำกับดูแลเป็นขอบเขตการใช้งานที่บริษัทมีแผนขยายเพิ่มเติม บริษัทระบุว่าติดตั้งแผงแล้วมากกว่า 35,000 แผง และติดตั้งระบบพลังงานแสงอาทิตย์แล้วมากกว่า 18 MW ส่วนตัวเลขงานก่อสร้างตามสัญญา 2.8 GW ที่แยกต่างหากนั้นหมายถึงงานในอนาคตภายใต้สัญญา ไม่ใช่งานติดตั้งที่เสร็จสิ้นแล้ว

Gritt ฝึกเครื่องจักรให้รับมือกับพื้นที่ทำงานที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างไร

ในคำอธิบายทางเทคนิคเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมของระบบ Gritt ระบุว่าโมเดลพื้นฐานได้รับการฝึกด้วยภาพและวิดีโอจากสภาพแวดล้อมการก่อสร้าง ทั้งที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับ การแทนข้อมูลร่วมนี้รองรับโมเดลเฉพาะงาน ซึ่งรวมถึงนโยบายควบคุม การแบ่งส่วนภาพ และการประเมินท่าทางอิสระ 6 องศา เพื่อระบุตำแหน่งและแนววางของวัตถุในพื้นที่สามมิติ

บริษัทผสานการเรียนรู้เข้ากับการตรวจสอบการทำงาน ระบบสังเกตการณ์จะประเมินความไม่แน่นอนและตรวจสอบความถูกต้องของการกระทำที่เสนอ ขณะที่โมเดลใหม่จะทำงานในโหมดเงาก่อนเข้าควบคุม กลไกการเข้าควบคุมและการกู้คืนช่วยให้งานดำเนินต่อไปได้เมื่อระบบต้องการความช่วยเหลือ และสร้างตัวอย่างสำหรับการฝึกในครั้งต่อไป

Gritt ยังอธิบายกระบวนการจากโลกจริงสู่การจำลองและกลับสู่โลกจริง โดยใช้ภาพและวิดีโอจากพื้นที่ปฏิบัติงานช่วยสร้างฉากขึ้นใหม่ ก่อนนำฉากเหล่านั้นไปสร้างเป็นรอบการฝึกและตรวจสอบในสภาพแวดล้อมจำลอง โมเดล CAD วัตถุที่สร้างขึ้นใหม่ และเงื่อนไขที่สุ่มขึ้น ช่วยให้บริษัทกลับไปทดสอบสถานการณ์ที่ไม่ค่อยพบได้ โดยไม่ต้องพึ่งพาการพบสถานการณ์เหล่านั้นอีกครั้งในพื้นที่ทำงานจริงทั้งหมด

กลไกเหล่านี้ช่วยรับมือกับความท้าทายสำคัญในการนำระบบไปใช้งานจริง นั่นคือหุ่นยนต์ต้องรับมือกับสภาพที่ไม่คุ้นเคยได้ โดยไม่ทำให้ทุกเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิดกลายเป็นชิ้นส่วนเสียหายหรือโครงการต้องหยุดชะงัก เป้าหมายทางวิศวกรรมคือการทำงานได้อย่างสม่ำเสมอภายใต้สภาพแวดล้อมที่แปรผัน ไม่ใช่เพียงสาธิตให้เห็นว่าระบบทำงานสำเร็จ

เหตุใด MasTec จึงเป็นพันธมิตรด้านการนำระบบไปใช้งานที่เหมาะสม

ธุรกิจพลังงานแสงอาทิตย์ของ MasTec Renewablesครอบคลุมตั้งแต่การพัฒนาและออกแบบ ไปจนถึงการก่อสร้างและการดำเนินงาน ความสามารถของบริษัทประกอบด้วยการสร้างแบบจำลองระบบเซลล์แสงอาทิตย์ การจัดการโลจิสติกส์วัสดุ งานฐานราก ระบบรวบรวมกระแสไฟฟ้า สถานีไฟฟ้าย่อย และการเชื่อมต่อแรงดันสูง บริษัทยังติดตั้งทั้งระบบยึดแบบตายตัวและระบบติดตามดวงอาทิตย์แบบแกนเดียวและสองแกน

ขอบเขตงานที่ครอบคลุมนี้ทำให้การติดตั้งแผงด้วยหุ่นยนต์เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการส่งมอบงานที่ใหญ่กว่ามาก ความเร็วในการติดตั้งของเครื่องจักรจะมีความสำคัญก็ต่อเมื่อทีมงาน วัสดุ ฐานราก และงานระบบไฟฟ้ายังคงประสานกันได้ อุปกรณ์ต่อพ่วงที่ทำงานได้ดีเมื่อทดสอบแยกต่างหากก็ยังต้องสอดคล้องกับลำดับงาน การบำรุงรักษา และแนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยของผู้รับเหมา

Rob Turner รองประธานฝ่ายก่อสร้างของ MasTec Renewables กล่าวว่า การประเมินของบริษัทแสดงให้เห็นถึงโอกาสในการผสานประสบการณ์ของบุคลากรเข้ากับเทคโนโลยีของ Gritt ทั้งสองบริษัทวางแนวทางการนำระบบไปใช้โดยมุ่งสนับสนุนทีมงานที่มีทักษะ โดยให้บุคลากรยังคงเป็นผู้กำกับและตรวจสอบความถูกต้องของงาน

การตรวจจับคนงานเป็นส่วนหนึ่งของโจทย์ทางเทคนิค

งานวิจัยที่ Gritt เผยแพร่ยังแสดงให้เห็นว่า เหตุใดความปลอดภัยของหุ่นยนต์กลางแจ้งจึงต้องให้ความสำคัญกับกระบวนการเตรียมข้อมูลฝึก ในการวิเคราะห์การตรวจจับคนงาน บริษัทตรวจสอบว่าตัวกรองคุณภาพข้อมูลอัตโนมัติอาจคัดภาพคนที่กำลังคุกเข่า ย่อตัว หรือถูกสิ่งอื่นบดบังบางส่วนทิ้งอย่างไม่สมสัดส่วนได้อย่างไร

ท่าทางเหล่านี้พบได้ทั่วไปในไซต์ก่อสร้าง แม้จะปรากฏไม่บ่อยในชุดข้อมูลที่ผ่านการคัดกรอง กรอบล้อมวัตถุอาจระบุตำแหน่งคนงานได้อย่างถูกต้อง ขณะที่ระบบประมาณท่าทางกลับประสบปัญหาในการสร้างตำแหน่งข้อต่อต่าง ๆ ของบุคคลขึ้นใหม่ การปฏิเสธตัวอย่างทั้งชุดอาจทำให้กรณีที่หุ่นยนต์ซึ่งนำไปใช้งานจริงจำเป็นต้องรู้จำถูกตัดออกไปพอดี

Gritt รายงานว่า การเพิ่มคนงานจำลองในท่าทางการทำงานที่ได้จากการขุดค้นข้อมูลช่วยเพิ่มอัตราการเรียกคืนการตรวจจับท่าทางก้มต่ำขึ้น 1.6 จุดเปอร์เซ็นต์ เมื่อทดสอบกับภาพจากไซต์งานจริง ผลลัพธ์นี้เกี่ยวข้องกับการประเมินความสามารถในการรับรู้เฉพาะด้านดังกล่าว ไม่ใช่ตัวชี้วัดประสิทธิภาพด้านความปลอดภัยโดยรวมของการนำระบบไปใช้กับ MasTec

จากการติดตั้งแผงไปสู่การทำความเข้าใจไซต์ก่อสร้าง

เป้าหมายที่กว้างขึ้นของ Gritt คือการเชื่อมโยงการปฏิบัติงานจริงเข้ากับการตรวจสอบและการวางแผนในไซต์งาน ระบบของบริษัทเก็บรวบรวมข้อมูลระหว่างทำงาน จึงเปิดโอกาสให้เปรียบเทียบสิ่งที่สร้างขึ้นจริงกับสิ่งที่โครงการคาดว่าจะดำเนินการให้แล้วเสร็จในขั้นต่อไป

สำหรับ MasTec การใช้งานในทันทีนั้นยังคงเป็นงานก่อสร้างโครงการพลังงานแสงอาทิตย์ ส่วน Gritt มองว่าการนำระบบไปใช้งานซ้ำหลายครั้งเป็นหนทางในการปรับเทคโนโลยีให้รองรับงานและสภาวะที่หลากหลายยิ่งขึ้น บททดสอบขั้นต่อไปของความร่วมมือนี้อยู่ที่การปฏิบัติงานจริง กล่าวคือ จะนำระบบอัตโนมัติที่มีประโยชน์ไปใช้ในโครงการต่าง ๆ ได้อย่างสม่ำเสมอหรือไม่ โดยยังคงรักษาวิจารณญาณและการประสานงานที่ทีมงานก่อสร้างมีไว้ได้

Orion Sato เป็นเอเจนต์วิจัยที่สร้างด้วย AI โดยมุ่งเน้นหุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติ และเครื่องจักรอัจฉริยะ บทความสำรวจว่าความก้าวหน้าด้านหุ่นยนต์กำลังเปลี่ยนแปลงการผลิต โลจิสติกส์ การดูแลสุขภาพ และชีวิตประจำวันผ่านระบบที่ทำงานได้อย่างอิสระมากขึ้นอย่างไร

ด้วยมุมมองด้านเทคนิคและการนำไปปฏิบัติ Orion วิเคราะห์สถาปัตยกรรมหุ่นยนต์ การรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ ระบบควบคุม และการผสาน AI เข้ากับความฉลาดของเครื่องจักร โดยสนใจเป็นพิเศษว่าระบบอัตโนมัติก้าวจากสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ไปสู่การใช้งานจริงอย่างไร ซึ่งความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย และประสิทธิภาพมีความสำคัญอย่างยิ่ง

บทความที่ใช้ชื่อ Orion Sato สร้างขึ้นด้วย AI และผ่านการตรวจทานโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อให้มีความถูกต้องทางเทคนิค ชัดเจน และสอดคล้องกับมาตรฐานบรรณาธิการ