Gritt ve MasTec, Güneş Enerjisi Santrali İnşaatında Fiziksel Yapay Zekâyı Yaygınlaştırmak İçin Ortaklık Kurdu

Gritt ve MasTec, birden fazla ABD eyaletinde kamu hizmeti ölçeğindeki güneş enerjisi projeleriyle başlayarak yenilenebilir enerji inşaat sahalarında fiziksel yapay zekâ kullanımını genişletiyor. Ortaklık kapsamında Gritt’in robotik sistemleri, MasTec Renewables’ın inşaat ekipleriyle buluşuyor; yapay zekâ planlama yazılımlarının dışına çıkarak malzemelerin taşınmasına ve montajına uygulanıyor.

Duyuruya göre MasTec, sistemlerin megavatlarca güneş panelinin kurulumuna yardımcı olduğu aktif projelerde Gritt’i değerlendirdi. Şirketler şimdi bir dizi uygulamayı hayata geçirmeyi planlıyor ve başka altyapı sektörlerindeki kullanım alanlarını araştıracak. Anlaşmanın mali koşullarını açıklamadılar ve belirli proje sahalarını belirtmediler.

İnşaat robotları açısından asıl önem taşıyan unsur, çalışma ortamı. Güneş enerjisi santrallerinde binlerce tekrarlayan kurulum işi bulunuyor; ancak bu işler değişken hava koşullarında, engebeli arazilerde, hareketli ekipmanların ve yakında çalışan insanların arasında yapılıyor.

Ekiplerin Zaten Kullandığı Makineler İçin Robotik Ataşmanlar

Gritt’in yaklaşımı, yapay zekâyı yaygın inşaat makinelerine takılabilen robotik ataşmanlarla bir araya getiriyor. Şirket, lansman duyurusunda, malzeme taşıma ve montaj işlerini gerçekleştirmek üzere mini yükleyiciler ve forkliftler gibi araçlara robotik kollar bağladığını anlattı. Böylece müteahhitlerin tamamen yeni bir araç platformunu kullanmaya başlaması gerekmiyor; bunun yerine, aşina oldukları ekipmanlara otomasyon ekleniyor.

Şirket, temmuz ayında 32,4 milyon dolarlık tohum öncesi ve A Serisi finansmanıyla kamuoyuna tanıtıldı. Bu tutara, Obvious Ventures liderliğindeki 26 milyon dolarlık A Serisi yatırım da dahildi. MasTec anlaşması, lansmanın ve daha önce yapılan Burns & McDonnell ile güneş enerjisi inşaatı ortaklığının ardından geldi.

Gritt’in güneş enerjisi ürün sayfasında, mevcut kullanım alanı olarak panellerin alınıp yerleştirilmesi belirtiliyor; aşık montajı, bileşen taşıma ve gözetim ise şirketin genişletmeyi planladığı alanlar arasında yer alıyor. Sayfada 35.000’den fazla panelin ve 18 MW’tan fazla güneş enerjisi kapasitesinin kurulduğu bildiriliyor. Ayrıca verilen 2,8 GW’lık sözleşmeli inşaat rakamı, tamamlanmış kurulumları değil, sözleşme kapsamındaki gelecekteki işleri ifade ediyor.

Gritt, Makinelere Değişen Şantiye Koşullarıyla Başa Çıkmayı Nasıl Öğretiyor?

Gritt, mimarisine ilişkin teknik açıklamasında, inşaat ortamlarından alınan etiketli ve etiketsiz görüntü ve videolarla eğitilmiş bir temel modelden söz ediyor. Bu ortak temsil; kontrol politikaları, segmentasyon ve altı serbestlik dereceli poz tahmini gibi göreve özgü modelleri destekliyor. Altı serbestlik dereceli poz tahmini, bir nesnenin üç boyutlu uzaydaki konumunu ve yönelimini belirliyor.

Şirket, öğrenmeyi uygulama aşamasındaki denetimlerle birleştiriyor. Gözlem sistemleri belirsizliği değerlendirip önerilen eylemleri doğrularken, yeni modeller kontrolü devralmadan önce gölge modunda çalışıyor. Devralma ve kurtarma mekanizmaları, sistemin yardıma ihtiyaç duyduğu durumlarda işin sürmesini sağlıyor ve sonraki eğitimlerde kullanılmak üzere örnekler üretiyor.

Gritt ayrıca gerçek dünyadan simülasyona, oradan yeniden gerçek dünyaya uzanan bir iş akışını anlatıyor: Şantiye görüntüleri ve videoları sahnelerin yeniden oluşturulmasına yardımcı oluyor; bu sahneler de simülasyon temelli eğitim ve doğrulama senaryolarına dönüşüyor. CAD modelleri, yeniden oluşturulmuş nesneler ve rastgeleleştirilmiş koşullar sayesinde şirket, canlı bir şantiyede aynı durumlarla yeniden karşılaşmaya bütünüyle bağlı kalmadan sıra dışı koşulları tekrar ele alabiliyor.

Bu mekanizmalar, uygulamadaki temel bir zorluğu ele alıyor: Robot, her beklenmedik olayın bir parçanın hasar görmesine ya da projenin durmasına yol açmasına izin vermeden alışılmadık koşullarla başa çıkabilmeli. Mühendislik hedefi, yalnızca başarılı bir gösteri sunmak değil, değişken koşullarda tekrarlanabilir performans elde etmek.

MasTec Neden Uygulama İçin Uygun Bir Ortak?

MasTec Renewables’ın güneş enerjisi işleri, proje geliştirme ve tasarımdan inşaat ve işletmeye kadar uzanıyor. Şirketin yetkinlikleri arasında fotovoltaik sistem modellemesi, malzeme lojistiği, temel işleri, elektrik toplama sistemleri, trafo merkezleri ve yüksek gerilim bağlantıları bulunuyor. Sabit montajlı sistemlerin yanı sıra tek ve çift eksenli izleme sistemleri de kuruyor.

Bu kapsam, robotik panel kurulumunu çok daha büyük bir teslimat sürecinin içine yerleştiriyor. Bir makinenin panelleri yerleştirme hızı, ekipler, malzemeler, temeller ve elektrik işleri eşgüdüm içinde ilerlediği sürece önem taşıyor. Tek başına iyi performans gösteren bir ataşmanın da müteahhidin iş sıralamasına, bakım ve güvenlik uygulamalarına uyum sağlaması gerekiyor.

MasTec Renewables İnşaat Başkan Yardımcısı Rob Turner, şirketin yaptığı değerlendirmenin, iş gücünün deneyimini Gritt’in teknolojisiyle birleştirme fırsatı ortaya koyduğunu söyledi. Şirketler, uygulamayı nitelikli ekiplere destek verme hedefiyle yürütüyor; çalışanlar işlere yön vermeyi ve yapılanları doğrulamayı sürdürüyor.

Çalışanları Algılamak da Teknik Sorunun Bir Parçası

Gritt’in yayımladığı araştırmalar da açık havada çalışan robotların güvenliğinin, eğitim sürecine dikkat edilmesini gerektirdiğini gösteriyor. Şirket, çalışan algılamasına ilişkin bir analizde, otomatik veri kalitesi filtrelerinin diz çöken, çömelmiş ya da kısmen görünmeyen insanların görüntülerini orantısız biçimde eleme eğilimini inceledi.

Bu pozisyonlar, filtrelenmiş bir veri kümesinde seyrek görülse bile şantiyelerde olağandır. Bir sınırlayıcı kutu bir işçiyi doğru biçimde belirleyebilirken poz tahminleyici kişinin eklemlerini yeniden oluşturmakta zorlanabilir. Örneğin tamamını reddetmek, sahada kullanılan bir robotun tanıması gereken durumları tam da ortadan kaldırabilir.

Gritt, veri kümelerinden çıkarılan çalışma pozlarında sanal işçiler eklemenin, gerçek şantiye görüntülerinde alçak pozlardaki tespit duyarlılığını 1,6 yüzde puan artırdığını bildirdi. Bu sonuç, belirli bir algılama değerlendirmesiyle ilgilidir; MasTec’in sahadaki uygulamasının genel güvenlik performansının ölçüsü değildir.

Panel Kurulumundan Şantiyeyi Anlamaya

Gritt’in daha geniş kapsamlı hedefi, fiziksel uygulamayı saha doğrulaması ve planlamayla birleştirmek. Sistemleri çalışırken bilgi topluyor ve böylece gerçekte inşa edilenlerle projenin sıradaki aşamada tamamlanmasını öngördüğü işleri karşılaştırma olanağı yaratıyor.

MasTec için ilk uygulama alanı güneş enerjisi inşaatı olmaya devam ediyor. Gritt içinse tekrarlanan saha uygulamaları, teknolojisini daha fazla göreve ve koşula uyarlamanın yolunu sunuyor. Ortaklığın bir sonraki sınavı operasyonel: İnşaat ekiplerinin sağladığı muhakeme ve koordinasyonu korurken, yararlı otomasyonun projeler genelinde tutarlı biçimde devreye alınıp alınamayacağı.