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Comment la robotique annonce une nouvelle ère pour la construction
Comment la robotique annonce une nouvelle ère pour la construction
Le secteur de la construction connaît actuellement une énorme transformation alors que l'innovation numérique dans le domaine oriente de plus en plus son orientation. La robotique est un domaine particulièrement intéressant car elle permet aux entreprises de construction de mettre en œuvre des pratiques Lean, d'augmenter l'efficacité et de réduire les déchets dans le processus de construction.
Comment les robots jouent un rôle dans la construction
L'un des exemples les plus marquants de robotisation dans le secteur de la construction est la station totale robotisée (RTS), un outil de topographie semi-automatique que les géomètres utilisent pour coordonner les distances, mesurer les angles et traiter les données. . Lorsque l’outil est configuré, il peut avertir lorsque les seuils de mesure sont atteints et réduire le besoin d’une équipe de deux personnes pour collecter les données. Cet outil, introduit pour la première fois par les télémètres photoélectriques au début des années 1990, n'est qu'un exemple de la manière dont la robotique révolutionne le secteur séculaire de la construction.
D’autres exemples récents d’intégration de robots très réussie dans la construction incluent le déploiement de robots quadrupèdes, tels que le robot Spot de Boston Dynamics, et l’utilisation de solutions d’agencement de robots préprogrammées. Le marché des robots de construction devrait passer de 2,4507 milliards de dollars américains en 2019 à 7,8803 milliards de dollars américains en 2027.
À mesure que la robotique devient de plus en plus populaire dans ce domaine, un changement est nécessaire pour transformer l'industrie de la construction d'une industrie basée sur les compétences professionnelles vers une industrie qui nécessite une combinaison de compétences commerciales et techniques.
Demande de compétences
À mesure que la robotique de construction devient de plus en plus utilisée, il existe un besoin de travailleurs capables de gérer des activités techniques de haut niveau et de comprendre les limites des outils robotiques.
Une compétence de plus en plus requise parmi les travailleurs de la construction est l'exploitation et la maintenance des robots et la capacité d'optimiser les processus de travail, de reconnaître les capacités et les limites des systèmes robotiques et d'identifier toutes les différences pouvant avoir un impact sur la sécurité et les performances. Certains membres du personnel devront également être familiers avec les solutions de modélisation des informations du bâtiment (BIM) et les ensembles de données utilisés pour guider les robots et fournir une intelligence contextuelle. Plus important encore, les employés doivent rester flexibles et capables d’adapter leur rôle aux nouvelles technologies.
Développer et former les employés
Améliorer les compétences de vos employés dans l'utilisation des robots de construction ne doit pas nécessairement être une tâche difficile, car tous les robots ne sont pas complexes. Cela peut commencer par l’enseignement des compétences de base en matière d’utilisation des robots, comme apprendre aux robots à démarrer et à s’arrêter, et être capable de les charger et de les guider. Là, les employés peuvent apprendre à entretenir les robots et à planifier et optimiser leur travail, en tenant compte des conditions du chantier, de la productivité, des temps de fonctionnement et de la taille des charges, avant de passer au monde plus complexe des robots de construction.
Une fois qu'un travailleur a acquis ses compétences en toute sécurité, il peut transférer ces compétences à d'autres membres de l'équipe, réduisant ainsi les coûts de formation au minimum. Une fois sur site, les compétences les plus intuitives peuvent être enseignées immédiatement au moyen de démonstrations, et avec des exigences de formation à plus long terme, les employeurs peuvent aider les employés nouveaux et existants à utiliser les systèmes robotiques en toute sécurité et avec compétence en mettant en œuvre des programmes de formation internes et des options d'auto-apprentissage.
Une formation et une certification externes sont requises pour faire fonctionner certaines machines de construction, et des exigences similaires sont requises pour faire fonctionner certaines machines robotiques avancées. Les employeurs pourront tirer parti des outils de simulation basés sur l’IA pour développer des capacités dans des scénarios haute fidélité. Par exemple, lorsque des outils robotiques plus complexes tels que des compacteurs autonomes, des excavatrices et des bulldozers arrivent sur le marché, une certification peut être requise, et une formation par simulation peut aider les employés à s'habituer à utiliser ces machines.
Les outils de simulation sont une méthode de formation très polyvalente qui peut être utilisée pour enseigner aux travailleurs un large éventail de compétences allant des robots de maçonnerie à l'impression et à la surveillance 3D. Dans des environnements simulés, les travailleurs peuvent tester les combinaisons de cognition, de localisation, de perception et de capteurs dans des scénarios réels. À mesure que les travailleurs maîtrisent mieux ces outils, les systèmes de simulation peuvent être adaptés pour reproduire des conditions plus dangereuses et plus lourdes. Grâce à cette approche, les travailleurs peuvent acquérir de l'expérience en toute sécurité et efficacement en conduisant dans des scénarios complexes et dangereux tels que les conditions météorologiques, en coordonnant des flottes de robots mixtes et complexes, ainsi qu'en planifiant et en optimisant les conditions du chantier.
Adaptation à l'industrie
Les robots de construction sont un domaine d'activité rapide innovation et développement. En améliorant les compétences de leurs employés, les entreprises de construction sont en mesure de développer des équipes plus compétitives qui restent à l'avant-garde du secteur et encouragent l'organisation à rester adaptable au changement et à s'adapter aux nouveaux développements du secteur, permettant ainsi à l'entreprise de croître avec le secteur dans son ensemble. . De plus, les entreprises peuvent tirer parti de la transformation technologique du secteur de la construction pour attirer les meilleurs talents techniques nécessaires à la future numérisation
Alors que le monde évolue vers la numérisation, le secteur de la construction ne fait pas exception. La seule option pour les entreprises de construction d’aujourd’hui est de commencer dès maintenant à envisager la transformation numérique et les options de perfectionnement des compétences, sinon elles risquent d’être oubliées.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
