Thảo luận về xây dựng, người máy và thu thập dữ liệu đương đại với Aviad Almagor

Trong quá trình chuẩn bị cho sự kiện WDBE 2021, chúng tôi đã ngồi lại với Aviad Almagor, Phó chủ tịch bộ phận của các công nghệ mới nổi tại Trimble Inc. Cuộc trò chuyện của chúng tôi đề cập đến nhu cầu mới về tích hợp công nghệ, sức mạnh của robot tự động và những gì đại dịch đã chứng minh về tương lai của môi trường được xây dựng hiện tại.

Xin chào Aviad, bạn có thể cho chúng tôi biết một chút về sự nghiệp của bạn cho đến nay và những gì bạn và nhóm của bạn hiện đang làm không?

Xin chào! Tôi là một kiến ​​trúc sư chuyên nghiệp và đã thực tập trong vài năm trước khi chuyển sang ngành công nghiệp phần mềm. Tôi gia nhập Trimble khoảng 10 năm trước như một phần của thương vụ mua lại. Kể từ đó, tôi tập trung vào sự đổi mới và các công nghệ mới nổi. Nhóm của tôi hiện đang nghiên cứu các công nghệ đột phá có thể giúp chuyển đổi ngành. Chúng tôi phục vụ những thứ như thực tế hỗn hợp, giao diện não-máy tính, điện toán lượng tử và – tất nhiên – người máy.

Điều này tạo ra những thách thức kỹ thuật số, hậu cần và thực tế nào?

AI trong xây dựng là một chủ đề rất thú vị mặc dù ngành công nghiệp này theo truyền thống không được trang bị tốt để áp dụng công nghệ một cách hiệu quả. AI là một công nghệ cho phép có thể được sử dụng để hỗ trợ và tăng cường công việc. Điều này có nghĩa là chúng tôi có thể tự động hóa các quy trình; dự đoán sự chậm trễ trong lịch trình; thay đổi chi phí; thậm chí các vấn đề về thiết kế, quy định và cung cấp cho những người ra quyết định những thông tin phù hợp để đạt hiệu quả và đưa ra những lựa chọn đúng đắn cho các dự án.

Khả năng đưa ra quyết định đúng đắn vào đúng thời điểm có phải là yếu tố cần cân nhắc không? Nó có phải là một mối quan tâm cho xây dựng đương đại?

Thời gian là một yếu tố quan trọng. Nó tác động đến mọi thứ, từ chi phí, đến chất lượng, đến tính bền vững. Khi chúng tôi xem xét các nhu cầu của một địa điểm xây dựng, điều này có nghĩa là hiểu được sự phức tạp của hoạt động và các yếu tố phụ thuộc. Nếu mọi thứ diễn ra không đúng, điều này tạo ra hiệu ứng tầng tạo ra sự chậm trễ, các vấn đề về chi phí và chất lượng và làm tổn hại đến sự hài lòng của khách hàng.

Chủ đề năm nay là Tăng cường đô thị. Công nghệ cảm biến ảnh hưởng đến công việc hiện tại của bạn như thế nào?

Đối với tôi, siêu cảm biến đô thị được liên kết trực tiếp với khái niệm Digital Twin – một bản sao kỹ thuật số của môi trường vật lý. Trong khi công nghệ đã có ở đây, điều còn thiếu là sự tích hợp của các công nghệ cho phép chúng ta thực sự kết hợp môi trường vật lý và kỹ thuật số lại với nhau. Sau khi các miền này được tích hợp, bạn thực sự có thể cung cấp nguồn cấp dữ liệu cho trang web và tự động hóa các quy trình. Vì vậy, hãy tưởng tượng robot lấy thông tin trực tiếp từ cơ sở dữ liệu thiết kế và ngược lại. Thông tin cảm biến từ trang web có thể cung cấp cho hệ thống và giải quyết những lo ngại về các vấn đề chất lượng, sự khác biệt, sự chậm trễ và – sau này – công việc bảo trì và hoạt động. Cuối cùng, tất cả những điều này sẽ cải thiện đáng kể hiệu quả, chất lượng và độ an toàn của trang web.

Có những vấn đề nào khác mà bạn đang gặp phải tại chỗ không?

Chắc chắn rồi. Theo kinh nghiệm của tôi, công nghệ không phải là vấn đề trong hầu hết các trường hợp, mà là việc điều chỉnh công nghệ phù hợp với nhu cầu thực sự của người dùng và quy trình làm việc cụ thể. Thách thức thực sự là đảm bảo rằng những gì chúng tôi đang phát triển có khả năng giải quyết các nhu cầu trong thế giới thực trên trang web. Tất nhiên, hãy nói rõ ràng – bạn sẽ tìm thấy sự chống lại công nghệ ở khắp mọi nơi. Nhưng nếu bạn chứng minh được rằng một công nghệ thực sự có thể thay đổi và tác động đến sự an toàn, bền vững hoặc hiệu quả của công việc – bạn sẽ thấy rằng người dùng, công nhân tại chỗ, chủ sở hữu và tổng thầu luôn sẵn sàng thay đổi.

Các học viên có thể làm gì để tạo điều kiện cho bầu không khí thay đổi này không?

Trước hết, chúng tôi có trách nhiệm cung cấp niềm tin rằng công nghệ thực sự có thể phục vụ người dùng cuối. Chúng tôi đang làm điều này bằng cách đầu tư vào việc giáo dục thị trường về công nghệ và khả năng của nó. Điều này có nghĩa là tạo ra mối quan hệ thân thiết với khách hàng và làm việc để thực sự hiểu nhu cầu của họ, nỗi đau của họ, và sau đó để họ dần dần tiếp xúc với công nghệ. Điều này giúp chúng tôi tìm ra cái gì đang hoạt động tốt, cái gì không, đâu là khoảng cách công nghệ và những gì chúng tôi cần cải thiện để làm cho công cụ thực sự hiệu quả. Sau đó, nó trở thành một cuộc hành trình mà chúng tôi đồng hành với khách hàng từ một khái niệm ban đầu, có tầm nhìn xa đến việc triển khai và sử dụng thành công công nghệ cuối cùng.

Tôi cho rằng thời đại hiện tại của chúng ta cũng có những thách thức riêng?

Tất nhiên – chúng ta đang ở giai đoạn đầu của chế tạo người máy và một phần thách thức là đặt ra các kỳ vọng phù hợp và xác định các trường hợp sử dụng mà công nghệ có thể đã hữu ích. Ví dụ, chúng ta hãy lấy người máy đương đại. Chúng tôi có thể xác định nơi robot có thể thực hiện các nhiệm vụ buồn tẻ, lặp đi lặp lại và nguy hiểm, đồng thời hướng nỗ lực của chúng tôi để hoàn thành các yêu cầu và nhiệm vụ hỗ trợ. Điều này có thể đơn giản như việc giám sát một trang web thay vì cử người ra ngoài làm công việc lặp đi lặp lại, điều này có thể mang lại một số rủi ro. Tất nhiên, điều này có thể được vận hành thủ công, nhưng sự ra đời của tự động hóa là một ví dụ cho thấy chúng ta đã có thể hỗ trợ bằng công nghệ và sau đó cùng nhau thực hiện. Vì vậy, hôm nay tôi có thể lấy một con rô bốt. Tôi có thể dạy cho robot đó một nhiệm vụ. Robot đó sẽ đi theo con đường đã định của chúng khá hiệu quả bằng cách sử dụng những hiểu biết và cơ chế đặc biệt mà chúng ta đã có để xác định các tính năng dọc theo con đường đã định của chúng. Nhưng, như chúng ta đều biết, các địa điểm xây dựng rất năng động và thay đổi theo thời gian – thường là hàng ngày. Hãy tưởng tượng chúng ta cần đưa robot này đến một môi trường khác với ít cảnh báo. Ở đây, AI và các mô hình ngữ nghĩa và quy trình học máy giúp chúng ta hiểu rõ hơn về môi trường, từ đó giúp robot hiểu rõ hơn về môi trường của chúng và chống lại những gián đoạn hàng ngày có thể làm chệch hiệu suất.

Công nghệ nào giúp đơn vị có được dữ liệu này, và dữ liệu được xác thực như thế nào?

Thu thập dữ liệu là rất quan trọng. Phạm vi hoạt động của cảm biến chụp ảnh thực tế trên robot càng dài càng tốt. Bởi vì nó sẽ cho phép robot hiểu rõ hơn về môi trường. Điều này đặc biệt quan trọng ở những khu vực bạn có các đối tượng lặp đi lặp lại. Ví dụ, một tầng lớn với các cột lặp đi lặp lại. Nếu bạn là người máy, làm sao bạn biết mình đang đứng ở đâu? Phạm vi cảm biến dài hơn giúp cung cấp bức tranh đầy đủ hơn này và tích hợp với dữ liệu thiết kế cũng giúp cải thiện sự hiểu biết của chúng tôi. Điều này có thể bao gồm việc thêm một mô hình 3D vào bản đồ điều hướng của rô bốt, sau đó cho phép chúng xác định các tuyến đường thay thế trong trường hợp có những thách thức không lường trước được. Điều này có thể đơn giản như một đống vật liệu chặn những gì được coi là một con đường rõ ràng hoặc đối phó với những rủi ro đáng kể như lồng thép cây. Nhưng tất nhiên chúng ta cần quay trở lại với người dùng, vì chúng ta không quan tâm đến bản thân robot. Điều chúng tôi quan tâm là kết quả đầu ra mà một đơn vị có thể cung cấp và cách thức hoạt động cuối cùng để hỗ trợ những người ra quyết định. Yếu tố này phụ thuộc nhiều vào nhiệm vụ và chúng tôi sử dụng các cảm biến khác nhau. Chúng tôi có thể sử dụng camera RGV để giám sát và giao tiếp dễ dàng với tất cả các bên liên quan trong dự án dựa trên những bức ảnh hàng ngày mà robot sẽ chụp. Chúng tôi có thể sử dụng các thiết bị chụp ảnh thực tế có độ chính xác cao như máy quét laser với độ chính xác đến từng milimet và phạm vi 100 mét. Các công cụ này có thể được sử dụng bởi các kỹ sư hoặc nhà thầu để hiểu rõ hơn về độ chính xác của việc lắp đặt và theo dõi tiến độ của công việc.

Có điều gì về đại dịch thách thức ý tưởng và định kiến ​​của bạn về ngành này không?

Thực sự chúng tôi rất ngạc nhiên trước nhu cầu về khả năng của người máy trong thời kỳ đại dịch. Lý do cho điều này là, với robot thực tế tại chỗ, bạn có thể thực hiện các chuyến thăm trang web một cách an toàn. Bạn có thể tiến hành giám sát từ xa và cung cấp cho các bên liên quan khả năng hòa mình từ xa trên trang web và giao tiếp với các nhóm trong khi vẫn ở trong môi trường an toàn. Vì vậy, từ khía cạnh này, đại dịch thực sự là một loại động lực thú vị để thúc đẩy robot và các quy trình tự động.

Bạn có cảm thấy đây là một mô hình cho lĩnh vực này? Hay bạn tin rằng có những xu hướng khác mà chúng ta nên mong đợi robot và AI sẽ giải quyết?

Tôi ước tôi biết câu trả lời đầy đủ [laughs]. Nhưng những gì chúng ta hoàn toàn cần làm là nhìn nhận vấn đề này dưới ánh sáng của các xu hướng khác. Đây không nhất thiết phải là xu hướng công nghệ, mà chắc chắn là xu hướng kinh doanh. Gần đây, chúng ta đang thấy sự thay đổi từ xây dựng tại chỗ sang chế tạo sẵn. Tôi tin rằng chúng ta sẽ bắt đầu thấy các công trường xây dựng biến thành địa điểm lắp ráp, điều này sẽ giúp công việc chế tạo người máy hoạt động hiệu quả hơn. Điều này có nghĩa là nhiều quy trình tự động hơn, các máy tự động làm việc song song và liên tục, các quy trình dự đoán và quy định tốt hơn nhiều để hỗ trợ một môi trường hiệu quả hơn.

Cuối cùng, bạn có thể cho chúng tôi biết những gì bạn sẽ trình bày cho WDBE 2021 không?

Chắc chắn – đây sẽ là cơ hội để tìm hiểu thêm về mối quan hệ hợp tác độc đáo giữa Trimble và Boston Dynamics và cách chúng tôi mang đến kiến ​​thức miền từ cả hai phía để thực sự giúp chuyển đổi ngành xây dựng. Tôi sẽ không nói nhiều hơn điều này sẽ là một thú vị chủ đạo. Vì vậy, tôi khuyến khích tất cả các bạn tham gia cùng chúng tôi.

Aviad Almagor sẽ phát biểu tại WDBE 2021 vào ngày 29 tháng 9 năm 2021. Bạn có thể đặt vé từ

ở đây hoặc tìm hiểu thêm về các sự kiện khác và chương trình làm việc được cập nhật thường xuyên.

#Thảo #luận #về #xây #dựng #người #máy #và #thu #thập #dữ #liệu #đương #đại #với #Aviad #Almagor

Trả lời