หุ่นยนต์และ AI ทางกายภาพ

ระบบหุ่นยนต์สามารถเพิ่มความเร็วในการก่อสร้าง

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

นักวิศวกรที่มหาวิทยาลัย Purdue ได้พัฒนาระบบหุ่นยนต์ก่อสร้างใหม่ที่สามารถช่วยให้บริษัทก่อสร้างสร้างอาคารได้เร็วขึ้น ระบบนี้ขึ้นอยู่กับการออกแบบกลไกที่เป็นนวัตกรรมและเทคโนโลยีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์

เจียนซอง จาง เป็นรองศาสตราจารย์สาขาวิชาการจัดการเทคโนโลยีการก่อสร้าง tại Purdue Polytechnic Institute

“งานของเราช่วยแก้ไขปัญหาการขาดแคลนแรงงานในอุตสาหกรรมก่อสร้างโดยการทำให้การดำเนินงานก่อสร้างบางอย่างเป็นอัตโนมัติ” จางกล่าว “บนไซต์ก่อสร้าง มีหลายปัจจัยที่ไม่ทราบที่หุ่นยนต์ก่อสร้างต้องสามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งต้องการเทคโนโลยีการรับรู้และให้เหตุผลที่ทันสมัยมากกว่าที่ใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิต”

การออกแบบระบบ

หนึ่งในข้อดีหลักของระบบที่ออกแบบใหม่นี้คือการจำกัดจำนวนอุปกรณ์ที่จำเป็นสำหรับงานบางอย่าง ตัวอย่างเช่น การออกแบบอุปกรณ์เฉพาะและอุปกรณ์ปลายทางหมายความว่าแขนเดียวกันสามารถวางและยึดวัสดุได้ แทนที่จะต้องมีอุปกรณ์แยกกันสำหรับงานเหล่านั้น

โดยใช้แอลกอริทึมการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับระบบหุ่นยนต์ก่อสร้างนี้ สามารถรับรู้องค์ประกอบของอาคารได้ นักวิศวกรสามารถนำข้อมูลแบบจำลองอาคาร (BIM) ในสภาพแวดล้อมต่างๆ และจับคู่กับองค์ประกอบของอาคาร

กระบวนการนี้ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถระบุอุปสรรคและอันตรายต่อความปลอดภัยได้ขณะระบบทำงาน

“โดยการ基づการรับรู้สำหรับแขนหุ่นยนต์ของเราโดยใช้เทคโนโลยีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ แทนที่จะใช้ระบบการรับรู้ที่มีวงกว้างและแพงกว่า เรามีความสามารถในการ完成งานการรับรู้หลายอย่างด้วยเซ็นเซอร์ที่มีราคาไม่แพง” จางกล่าว “ซึ่งช่วยให้เราสามารถใช้ระบบที่มีประสิทธิภาพและหลากหลายมากขึ้นในราคาที่ต่ำกว่า”

หุ่นยนต์ในก่อสร้าง

การพัฒนานี้มีผลกระทบอย่างมากต่ออุตสาหกรรมก่อสร้าง เนื่องจากภาคส่วนนี้มีการใช้ระบบอัตโนมัติน้อยกว่าภาคส่วนอื่นๆ ยังคงพึ่งพาการทำงานอย่างหนัก ซึ่งเป็นความจริงในก่อสร้างเชิงพาณิชย์ การรื้อถอน และการปรับปรุง

尽管มีการพึ่งพาการทำงานอย่างหนัก อุตสาหกรรมนี้จะถูกปฏิวัติโดย AI และหุ่นยนต์ เทคโนโลยีนี้กำลังพัฒนา โดยการพัฒนาต่างๆ เช่น การพัฒนาของมหาวิทยาลัย Purdue มีบทบาทสำคัญ

หนึ่งในอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดต่อ AI และหุ่นยนต์ในอุตสาหกรรมนี้คือหุ่นยนต์มักต้องการสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ ซึ่งไม่ใช่กรณีสำหรับไซต์ก่อสร้าง ซึ่งมักจะไม่แน่นอนและไม่สามารถควบคุมได้ และเปลี่ยนแปลงในเวลาจริง เมื่อข้อจำกัดดังกล่าวถูก克服 จะมีการใช้หุ่นยนต์ในภาคส่วนนี้มากขึ้น เนื่องจากพวกมันมีประสิทธิภาพสูงและสามารถก่อสร้างอาคารได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ที่มหาวิทยาลัย Purdue นักวิจัยระดับอุดมศึกษาช่วยพัฒนาระบบในห้องปฏิบัติการ Automation and Intelligent Construction (AutoIC) ของ Zhang ระบบนี้ได้รับการแสดงตัวอย่างที่ OCT’s 2021 Technology Showcase: The State of Innovation

Alex McFarland เป็นนักข่าวและนักเขียน AI ที่สำรวจการพัฒนาล่าสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์ เขาได้ร่วมงานกับสตาร์ทอัพ AI และสื่อสิ่งพิมพ์ต่างๆ ทั่วโลก