Cách mạng công nghiệp 4.0 vừa là thách thức vừa là cơ hội đối với các quốc gia trên thế giới, đặc biệt là các nước đang phát triển. Quá trình tự động hóa được thay thế bằng máy móc, hoạt động của robot thay thế sức lao động con người. Và dường như ngành xây dựng cũng không thể tránh khỏi xu thế đó, robot sẽ có vai trò ngày càng quan trọng trong lĩnh vực này.
Theo báo cáo của hãng nghiên cứu McKinsey, năng suất của ngành xây dựng sẽ sớm theo kịp các ngành khác trong tương lai và có cơ hội đạt 1,6 nghìn tỷ USD. Trí tuệ nhân tạo (AI) và học sâu (deep learning) có thể làm cho robot trở nên hữu ích trong ngành xây dựng. Hiện tại, công ty khởi nghiệp AI có trụ sở tại Israel Buildots đã và đang thực hiện những bước đầu tiên để biến điều này thành hiện thực.
Buildots gắn các camera 360° vào mũ bảo hộ lao động của người quản lý dự án để thu thập các cảnh quay bên trong công trường và phân tích dữ liệu.
Tại một công trường điển hình, có hàng chục nghìn hoạt động xây dựng khác nhau, bao gồm các công việc nhỏ như lắp đặt tay nắm cửa hay lớn như xây một bức tường gạch. Do đó, khi muốn xác nhận rằng việc thi công một tòa nhà đang triển khai theo đúng thiết kế và tiến độ, người quản lý dự án cần mở nhiều bản vẽ thiết kế, các bảng tiến độ và đo đạc các vị trí cũng như xác minh tiến độ cho từng hạng mục công việc. Điều này có thể dẫn đến việc một số hạng mục phụ hay khu vực chỉ được kiểm tra một lần thay vì thường xuyên liên tục.
Nền tảng của Buildots tạo ra một trung tâm điều khiển xây dựng, bằng cách tự động thu thập dữ liệu từ các camera và so sánh kết quả với thiết kế và tiến độ dự án. Nó phân tích từng ổ cắm điện, bức tường hoặc cửa sổ riêng biệt để xác định chính xác trạng thái hiện tại so với dự kiến trong bảng kế hoạch. Việc so sánh cung cấp một cái nhìn chi tiết về thực tế các hạng mục công việc, gắn cờ các vấn đề cần được giải quyết và theo dõi chính xác tiến độ.
Các mô hình và thuật toán học sâu như công cụ ổn định hình ảnh dựa trên AI, xóa dữ liệu người, màn hình điện thoại/máy tính bảng, ghi chú trên giấy và phân loại trạng thái có thể chuyển đổi dữ liệu trực quan thành thông tin chi tiết.
Trong quá trình phát triển nền tảng AI của mình, Buildots nhận thấy rằng trong một căn hộ thông thường sẽ có hơn 50 ổ cắm điện. Điều này có nghĩa là sau khi xây dựng một vài tầng, sẽ có hàng nghìn ổ điện khác nhau được lắp đặt.
Do các ổ điện này hiện được chụp vài lần một tuần, sử dụng máy ảnh trên mũ bảo hộ lao động của người quản lý dự án nên chúng sẽ được chụp từ nhiều góc độ, nghĩa là sẽ có hàng trăm nghìn hình ảnh khác nhau của các ổ điện đó. Trong hầu hết các trường hợp, các loại ổ điện giống nhau sẽ được lắp đặt ở mọi tầng khác trong tòa nhà, thường ở cùng một vị trí.
Dữ liệu thu được trong vài tuần đầu tiên cho thấy hàng nghìn trường hợp vật lý khác nhau, ở hàng trăm góc độ khác nhau và trong các điều kiện ánh sáng khác nhau. Sau khi dữ liệu được thu thập, các mô hình liên tục được đào tạo lại và được trang bị cho dự án cụ thể đó, nhờ vậy cho phép mức độ chính xác cực cao trong dự án đó.
Nền tảng còn có thể được sử dụng để tích hợp các công nghệ khác như công nghệ robot vào kế hoạch xây dựng mà không cần dành nhiều thời gian và nguồn lực để quản lý chúng.
Tính chính xác cao hơn sẽ dẫn đến năng suất cao hơn và tiết kiệm chi phí. Tuy nhiên, cho đến khi nền tảng của Buildots có thể tự động ưu tiên các nhiệm vụ, các nhà quản lý dự án vẫn sẽ cần phải tự đánh giá và thẩm định tổng thể để xem dự án đang tiến triển như thế nào.
.jpg "Chìa khóa giải quyết thách thức trong bảo vệ trẻ em trên không gian mạng")
