Built, iş sahalarını taramak ve Pennsylvania Üniversitesi'ndeki xLAB araştırmacıları tarafından analiz edilecek bir veri seti oluşturmak için sensör seti ile donatılmış küçük mobil robotları kullanacak. | Kredi: Built Robotics
Pennsylvania Üniversitesi'nin Güvenli Otonom Sistemler Laboratuvarı (xLAB), inşaat alanlarını "fiziksel AI" için bir test alanına dönüştürmek amacıyla Built Robotics ile iş birliği yapıyor. Built, büyük inşaat robotları veri setini ve yeni bir amaç için tasarlanmış veri toplama robotunu kullanarak makinelerin ve insanların iş sahasında güvenli bir şekilde nasıl bir arada var olabileceğine dair dünya çapında bir temel model geliştirmeyi planlıyor.
Built Robotics, 2016'dan beri büyük inşaat ekipmanları için otonom kontrol sistemleri geliştiriyor. Şirket, 2023'te yeni bir ürün olan RPD 35, yani Robotik Kazık Çakma Makinesi ile enerji ölçeğinde güneş pazarına girdi. Kuruluşundan bu yana, Built 50.000'den fazla saat operasyon gerçekleştirdi, 3 gigawatt'tan fazla güneş enerjisi kurdu ve 40'tan fazla sahada kullanıma sunuldu.
Rahul Mangharam, elektrik ve sistem mühendisliği profesörü ve Penn Engineering'deki xLABın baş araştırmacısıdır. Built Robotics'in kurucusu ve CEO'su Noah Ready-Campbell, Penn mezunudur, bu nedenle bu ilişki her iki taraf için de doğal bir durumdur. Mangharam, dış mekan inşaat ekipmanlarının otomasyonu ile ilgili güvenlik kritik konulara ilgi duymaktadır ve bu ortaklık, gerçek dünya verilerini laboratuvara geri getirecektir.
Built, iş odaklı kazık çakma ve hendek robotlarının doğal olarak gördüğünden daha çeşitli personel ve çevre verileri toplamayı bekliyor. Bu, garip beden pozları, engeller, tuhaf aydınlatma, beklenmedik insan davranışları gibi daha fazla kenar durumu içermektedir.
“xLAB, gerçek dünya uygulamaları için güvenlik kritik otonom sistemler geliştirmeye kararlıdır ve inşaat, bu çalışma için en zorlu sınırları temsil etmektedir,” diyen Mangharam, “Temel zorluk, kontrollü ortamlardaki doğrulama ile operasyonel koşullar altında sağlam performans arasında köprü kurmaktır. Built ile olan iş birliğimiz, bize yüksek hassasiyetli haritalama verileri ve gerçek dünya operasyonel parametreleri ile aktif iş sahalarına erişim sağlayacak, böylece gerçek dünya ihtiyacını karşılayan pratik otonom sistemler geliştirebileceğiz.”
“xLAB'ın güvenlik mimarisinde inşa ettiği şey, fiziksel AI'nın talep ettiği türde titiz bir temeldir,” diyen Ready-Campbell, “Personel tespiti için özel kenar AI modelimiz, sektördeki en zorlu operasyonel ortamlarda - yüzlerce çalışanı olan aktif inşaat alanlarında - geliştirilmiştir.”
2026 RoboBusiness için oturum fikrinizi gönderinKenar durumları sistematik olarak toplayıp etiketleyerek, iş birliği, alışılmadık koşullarda ve benzersiz inşaat ortamlarında insanları tespit edebilen AI modelleri tasarlayacaktır. Bu ileri düzey eğitim, kenar AI modelini "üstün insan" algısına doğru iterek, insanların gözden kaçırabileceği alışılmadık, geçici tehlikeleri tanımlamasını sağlar.
Ready-Campbell, The Robot Report'a, “AEM'in (
