Wie die Robotik eine neue Ära im Bauwesen einläutet
Die Baubranche durchläuft derzeit einen enormen Wandel, da digitale Innovationen in diesem Bereich zunehmend die Richtung bestimmen. Robotik ist ein Bereich von besonderem Interesse, da sie es Bauunternehmen ermöglicht, schlanke Praktiken einzuführen, die Effizienz zu steigern und Abfall im Bauprozess zu reduzieren.
Wie Roboter im Bauwesen eine Rolle spielen
Eines der bekanntesten Beispiele für Robotisierung in der Bauindustrie ist die Robotic Total Station (RTS), ein halbautomatisches Vermessungstool, mit dem Vermessungsingenieure Entfernungen koordinieren, Winkel messen und Daten verarbeiten . Wenn das Tool eingerichtet ist, kann es warnen, wenn Messschwellen erreicht werden, und die Notwendigkeit eines Zwei-Personen-Teams zur Datenerfassung reduzieren. Dieses Werkzeug, das erstmals Anfang der 1990er Jahre von fotoelektrischen Entfernungsmessern eingeführt wurde, ist nur ein Beispiel dafür, wie die Robotik die uralte Bauindustrie revolutioniert.
Weitere aktuelle Beispiele für äußerst erfolgreiche Roboterintegration im Baugewerbe sind der Einsatz von vierbeinigen Robotern wie dem Spot-Roboter von Boston Dynamics und die Verwendung vorprogrammierter Roboterlayoutlösungen. Es wird erwartet, dass der Markt für Bauroboter von 2,4507 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019 auf 7,8803 Milliarden US-Dollar im Jahr 2027 wachsen wird.
Da die Robotik in diesem Bereich immer beliebter wird, ist ein Wandel erforderlich, um die Bauindustrie von einer Branche, die auf handwerklichen Fähigkeiten basiert, zu einer Branche zu machen, die eine Kombination aus handwerklichen und technischen Fähigkeiten erfordert.
Nachfrage nach Fertigkeiten
Mit zunehmender Verbreitung der Baurobotik besteht ein Bedarf an Arbeitskräften, die anspruchsvolle technische Tätigkeiten bewältigen und die Grenzen von Roboterwerkzeugen verstehen können.
Eine zunehmend geforderte Fähigkeit von Bauarbeitern ist die Bedienung und Wartung von Robotern sowie die Fähigkeit, Arbeitsprozesse zu optimieren, die Fähigkeiten und Grenzen von Robotersystemen zu erkennen und etwaige Unterschiede zu erkennen, die sich auf Sicherheit und Leistung auswirken können. Einige Mitarbeiter müssen auch mit BIM-Lösungen (Building Information Modeling) und den Datensätzen vertraut sein, die zur Steuerung von Robotern und zur Bereitstellung kontextbezogener Informationen verwendet werden. Am wichtigsten ist, dass die Mitarbeiter flexibel bleiben und in der Lage sind, ihre Rollen an neue Technologien anzupassen.
Mitarbeiter entwickeln und schulen
Die Verbesserung der Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter im Umgang mit Baurobotern muss keine schwierige Aufgabe sein, da nicht alle Roboter komplex sind. Es kann mit der Vermittlung grundlegender Roboterbedienungsfähigkeiten beginnen, etwa dem Erlernen des Startens und Stoppens von Robotern sowie der Fähigkeit, sie aufzuladen und zu führen. Dort können Mitarbeiter lernen, die Roboter zu warten und ihre Arbeit unter Berücksichtigung von Standortbedingungen, Produktivität, Betriebszeiten und Ladungsgrößen zu planen und zu optimieren, bevor sie in die komplexere Welt der Bauroboter eintauchen.
Sobald ein Mitarbeiter seine Fähigkeiten sicher aufgebaut hat, kann er diese Fähigkeiten auf andere Mitglieder des Teams übertragen, wodurch die Schulungskosten auf ein Minimum reduziert werden. Sobald Sie vor Ort sind, können die intuitivsten Fähigkeiten sofort durch Demonstrationen vermittelt werden, und bei längerfristigem Schulungsbedarf können Arbeitgeber neuen und bestehenden Mitarbeitern helfen, Robotersysteme sicher und kompetent zu bedienen, indem sie interne Schulungsprogramme und Möglichkeiten zum Selbststudium implementieren.
Für die Bedienung einiger Baumaschinen sind externe Schulungen und Zertifizierungen erforderlich, und für die Bedienung einiger fortschrittlicher Robotermaschinen sind ähnliche Anforderungen erforderlich. Arbeitgeber werden in der Lage sein, KI-basierte Simulationstools zu nutzen, um Fähigkeiten in High-Fidelity-Szenarien zu entwickeln. Wenn beispielsweise komplexere Roboterwerkzeuge wie autonome Verdichter, Bagger und Bulldozer auf den Markt kommen, ist möglicherweise eine Zertifizierung erforderlich, und Simulationsschulungen können den Mitarbeitern helfen, sich an die Bedienung dieser Maschinen zu gewöhnen.
Simulationstools sind eine sehr vielseitige Trainingsmethode, mit der Arbeitern ein breites Spektrum an Fähigkeiten vermittelt werden kann, vom Maurerroboter bis hin zum 3D-Druck und der Überwachung. In simulierten Umgebungen können Arbeiter Kognition, Lokalisierung, Wahrnehmung und Sensorkombinationen in realen Szenarien testen. Je besser die Mitarbeiter diese Werkzeuge nutzen, desto besser können Simulationssysteme angepasst werden, um gefährlichere und unhandlichere Bedingungen nachzubilden. Durch diesen Ansatz können Arbeiter sicher und effektiv Erfahrungen beim Fahren in komplexen und gefährlichen Szenarien wie Wetterbedingungen, der Koordinierung gemischter und komplexer Roboterflotten sowie der Planung und Optimierung der Standortbedingungen sammeln Innovation und Entwicklung. Durch die Qualifizierung ihrer Mitarbeiter sind Bauunternehmen in der Lage, wettbewerbsfähigere Teams aufzubauen, die an der Spitze der Branche bleiben und die Organisation dazu ermutigen, anpassungsfähig zu bleiben und sich an neue Branchenentwicklungen anzupassen, sodass das Unternehmen mit der gesamten Branche wachsen kann . Darüber hinaus können Unternehmen den technologischen Wandel der Baubranche nutzen, um die besten technischen Talente anzuziehen, die für die zukünftige Digitalisierung benötigt werden
Während sich die Welt in Richtung Digitalisierung wandelt, bildet die Baubranche keine Ausnahme. Die einzige Möglichkeit für heutige Bauunternehmen besteht darin, jetzt über digitale Transformation und Weiterbildungsoptionen nachzudenken, sonst riskieren sie, vergessen zu werden.
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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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