Construido aprovechará pequeños robots móviles equipados con una suite de sensores para analizar los puestos de trabajo y construir un conjunto de datos que serán analizados por investigadores xLAB en la Universidad de Pennsylvania. Crédito actual: Robotics construidos
El Laboratorio de Sistemas Autónomos Seguros de la Universidad de Pensilvania (xLAB) está colaborando con Robótica Construida para convertir los sitios de construcción en un terreno de prueba para la IA física. Planes construidos para utilizar su gran conjunto de datos robóticos de construcción y un nuevo robot de recopilación de datos diseñado para desarrollar un modelo de fundación mundial para cómo las máquinas y las personas pueden coexistir con seguridad en el sitio de trabajo.
Robotics construidos ha estado en el campo desde 2016, desarrollando controles autónomos para grandes equipo de construcción. La empresa entró en el mercado solar a escala de utilidades en 2023 con el anuncio de un nuevo producto llamado RPD 35, o Robotic Pile Driver. Desde su creación, Construido ha acumulado más de 50.000 horas de operaciones, instalado más de 3 gigavatios de energía solar, y está desplegado en 40 sitios más.
Rahul Mangharam es profesor en ingeniería eléctrica y de sistemas y el investigador principal de xLAB En Penn Engineering. Noah Ready-Campbell, fundador y CEO de Built Robotics, es un alumno de Penn, por lo que esta relación es obvia para ambas partes. Mangharam tiene interés en los problemas críticos de seguridad con la automatización de equipos de construcción al aire libre, y la asociación traerá datos reales al laboratorio.
Construido espera recopilar diversos datos sobre el personal y el medio ambiente más allá de lo que naturalmente ven los robots de tubería y trituración centrados en el trabajo. Esto incluye más casos de borde como poses extrañas del cuerpo, oclusiones, iluminación extraña, comportamiento humano inesperado.
“xLAB se compromete a construir sistemas autónomos de seguridad crítica para el despliegue del mundo real, y la construcción representa una de las fronteras más exigentes para ese trabajo”, dijo Mangharam. “El desafío fundamental es salvar la brecha entre la validación en entornos controlados y el rendimiento sólido en condiciones operacionales. Nuestra colaboración con Build nos dará acceso a puestos de trabajo activos con datos de mapeo de alta fidelidad y parámetros operativos del mundo real, lo que nos permitirá construir sistemas autónomos prácticos que resuelvan una necesidad del mundo real”.
“Lo que xLAB ha construido en la arquitectura de seguridad es precisamente el tipo de fundamento riguroso que demanda la AI física”, dijo Ready-Campbell. “Nuestro modelo de IA de borde patentado para la detección del personal ha sido refinado en algunos de los entornos operativos más exigentes de la industria, sitios de construcción activos con cientos de empleados que se extienden sobre miles de acres”.
Presenta tu idea de sesión para el 2026 RoboBusinessAl recopilar y etiquetar sistemáticamente casos de bordes, la colaboración diseñará modelos AI capaces de detectar humanos en condiciones atípicas y entornos de construcción únicos. Este entrenamiento avanzado empuja el modelo de IA hacia la percepción “superhumana”, permitiéndole identificar peligros inusuales y transitorios que los humanos podrían perder.
Listo-Campbell dijo The Robot Report, “Somos miembros de AEM (Association of Equipment Manufacturers), y tienen lo que se llama el Futures Council, que es básicamente una especie de comité orientado hacia el futuro que está mirando, entre otras cosas, la IA física y la construcción y máquinas autónomas. Creemos que la seguridad es una marea creciente que levanta todos los barcos. Si hay un problema de seguridad, aunque no fuera uno de los robots de Construido, lanzará un peaje a través de la industria general, y por lo tanto lo correcto es intentar ayudar a todos a trabajar con seguridad en toda la industria”.
Ready-Campbell también señaló que Erol Ahmed, VP de comunicaciones en Construido, es actualmente el presidente del Consejo de Futuros AEM.
Liam Osler, directora de ingeniería de AI en Build Robotics, comentó: “Estamos impulsados por la misma convicción fundamental que xLAB: que la AI física primero debe estar segura, y que está preparada para establecer un nuevo estándar de seguridad en la construcción”.
La fase inicial del piloto de investigación se centrará en el despliegue del modelo AI de bordes Robotics construidos a través de una flota de robots de estudio de construcción encargados de recopilar datos de sensores de alta fidelidad en proyectos solares activos. Estos datos se utilizarán para mejorar los propios modelos AI de Build y ampliar los modelos a otras plataformas de vehículos y actividades de construcción.
“Con uno de los programas de robótica más respetados del mundo, Penn Engineering —mi alma mater— fue un punto de partida natural para esta colaboración”, dijo Ready-Campbell. “La labor pionera de Dean Vijay Kumar sobre cuadricopters y coordinación multirobot en el GRASP Lab fue formativo para mí cuando empecé Construido. Y como nuestra flota de robots se ha escalado en el campo, la alineación de la misión con xLAB se ha vuelto cristalina. No podría estar más emocionada de asociarme con el profesor Mangharam para establecer un nuevo bar para cómo la AI física está diseñada, validada y desplegada en el campo”.
El puesto Robotics construidos, Penn xLAB para desarrollar AI física para la construcción apareció primero The Robot Report.
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