人工知能は建設ロボットを誇大広告から現実のものへと変える

ロボットが建設業界で重要な役割を果たすことは間違いありませんが、マッキンゼーのレポートによると、プロジェクトマネージャーは非効率性のせいで、年間1兆6000億ドルにも上る同じ課題に直面することになります。

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AI とディープラーニングがもたらす一般的な理解は、建設現場でロボット工学を役立てるための第一歩です。 AI スタートアップの Buildots は、これらのテクノロジーを統合する第一歩を踏み出し、プロジェクト マネージャーのヘルメットに 360 度カメラを取り付けて建設現場の映像を収集し、そのデータを分析してわかりやすい結果を提供しています。

データを建物の設計計画と比較することで、プロジェクト マネージャーは設計計画を大まかに把握し、プロジェクトの早い段階で対処できる問題をフラグ付けして、より正確に進捗状況を追跡できるようになります。 Buildots には、ロボット工学などの他のテクノロジーを、指示に時間やリソースを費やすことなく建設計画に統合するために使用できる一般的な認識があります。

Buildots プラットフォームは、ヘルメットカメラを使用してキャプチャされたデータを自動的に分析し、それを設計やスケジュールと比較することで、「建設制御室」を作成します。分析プロセスは非常に正確かつ高解像度であり、各電気コンセント、壁、窓を個別に分析して、正確な状態とスケジュールを判断できます。

ディープラーニング モデルは Buildots プラットフォームの重要な部分であり、分析プロセス全体のさまざまなプロセスで使用されます。

1. 個人情報の削除 – 人物、電話/タブレットの画面、メモなどを消去します。
2. 360度画像アライメント - AIベースの画像安定化エンジン
3. 画像品質評価 – 画像のぼやけ具合、暗さ、その他の要素の程度を判断し、分析や人間による使用に適さない画像かどうかを判断します。
4. 屋内ナビゲーション – 特徴の検出、部屋の構造の評価などを行う複数のモデルに基づいて、視覚のみに依存する高精度の屋内測位プロセス。
5. ステータス分類 – 数百種類の異なるモデルを使用して、建設現場の各要素/タスクのステータスを把握します。

これらのモデルは、従来のコンピューター ビジョンと機械学習アルゴリズムを組み合わせて、建設現場からのランダムな視覚データをプロジェクトの設計とスケジュールに関連する実用的な洞察に変換するという素晴らしい仕事をします。