로봇공학이 건설의 새로운 시대를 알리는 방법
현재 건설산업은 현장의 디지털 혁신이 점점 더 방향을 잡아가면서 큰 변화를 겪고 있습니다. 로봇 공학은 건설 회사가 건설 과정에서 린(Lean) 방식을 구현하고, 효율성을 높이며, 낭비를 줄일 수 있게 해준다는 점에서 특히 관심을 끄는 분야 중 하나입니다.
로봇이 건설에서 역할을 수행하는 방법
건설 업계에서 가장 눈에 띄는 로봇화 사례 중 하나는 측량자가 거리를 조정하고 각도를 측정하고 데이터를 처리하는 데 사용하는 반자동 측량 도구인 로봇 토탈 스테이션(RTS)입니다. . 도구가 설정되면 측정 임계값에 도달하면 경고를 표시하고 두 사람으로 구성된 팀이 데이터를 수집할 필요성을 줄일 수 있습니다. 1990년대 초 광전 거리 측정기에 의해 처음 도입된 이 도구는 로봇 공학이 오래된 건설 산업을 어떻게 혁신하고 있는지 보여주는 한 예일 뿐입니다.
건설 분야에서 매우 성공적인 로봇 통합의 최근 사례로는 Boston Dynamics의 Spot 로봇과 같은 4족 로봇의 배치와 사전 프로그래밍된 로봇 레이아웃 솔루션의 사용이 있습니다. 건설로봇 시장은 2019년 24억5070만달러에서 2027년 78억8030만달러로 성장할 것으로 예상된다.
이 분야에서 로봇공학이 대중화됨에 따라 건설 산업을 무역 기술 기반 산업에서 무역과 기술 능력의 조합이 필요한 산업으로 전환하는 전환이 필요합니다.
숙련도 요구
건설 로봇이 널리 활용됨에 따라 높은 수준의 기술 활동을 관리하고 로봇 도구의 한계를 이해할 수 있는 작업자가 필요합니다.
건설 노동자들에게 점점 더 요구되는 기술은 로봇의 작동 및 유지 관리, 작업 프로세스를 최적화하는 능력, 로봇 시스템의 기능과 한계를 인식하고 안전과 성능에 영향을 미칠 수 있는 차이점을 식별하는 능력입니다. 일부 직원은 또한 BIM(빌딩 정보 모델링) 솔루션과 로봇을 안내하고 상황별 인텔리전스를 제공하는 데 사용되는 데이터 세트에 익숙해야 합니다. 가장 중요한 것은 직원들이 유연성을 유지하고 자신의 역할을 새로운 기술에 적응할 수 있어야 한다는 것입니다.
직원 개발 및 교육
모든 로봇이 복잡한 것은 아니므로 직원의 건설 로봇 사용 기술을 향상시키는 것은 어려운 작업일 필요는 없습니다. 로봇에게 시작과 정지를 가르치고, 충전하고 안내하는 등 기본적인 로봇 작동 기술을 가르치는 것부터 시작할 수 있습니다. 그곳에서 직원들은 보다 복잡한 건설 로봇 세계로 이동하기 전에 현장 조건, 생산성, 작동 시간 및 부하 크기를 고려하여 로봇을 유지 관리하고 작업을 계획 및 최적화하는 방법을 배울 수 있습니다.
직원이 안전하게 기술을 구축하면 해당 기술을 팀의 다른 구성원에게 이전하여 교육 비용을 최소화할 수 있습니다. 현장에 도착하면 가장 직관적인 기술을 시연을 통해 즉시 가르칠 수 있으며, 장기적인 교육 요구 사항이 있는 경우 고용주는 사내 교육 프로그램 및 자습 옵션을 구현하여 신규 및 기존 직원이 로봇 시스템을 안전하고 능숙하게 작동하도록 도울 수 있습니다.
일부 건설 기계를 작동하려면 외부 교육 및 인증이 필요하며 일부 고급 로봇 기계를 작동하려면 유사한 요구 사항이 필요합니다. 고용주는 AI 기반 시뮬레이션 도구를 활용하여 충실도가 높은 시나리오의 기능을 개발할 수 있습니다. 예를 들어 자율 압축기, 굴착기, 불도저와 같은 보다 복잡한 로봇 도구가 시장에 출시되면 인증이 필요할 수 있으며 시뮬레이션 교육을 통해 직원이 이 기계 작동에 익숙해지는 데 도움이 될 수 있습니다.
시뮬레이션 도구는 작업자에게 벽돌 쌓기 로봇부터 3D 프린팅 및 모니터링에 이르기까지 다양한 기술을 가르치는 데 사용할 수 있는 매우 다양한 교육 방법입니다. 시뮬레이션 환경에서 작업자는 실제 시나리오에서 인지, 위치 파악, 인식 및 센서 조합을 테스트할 수 있습니다. 작업자가 이러한 도구를 사용하는 데 더욱 능숙해짐에 따라 시뮬레이션 시스템은 더욱 위험하고 다루기 힘든 조건을 재현하도록 조정할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 작업자는 기상 조건, 혼합 및 복잡한 로봇 함대 조정, 현장 조건 계획 및 최적화와 같은 복잡하고 위험한 시나리오에서 운전 경험을 안전하고 효과적으로 얻을 수 있습니다.
산업에 적응
건설 로봇은 혁신과 발전. 건설 회사는 직원의 기술을 향상함으로써 업계 선두를 유지하는 보다 경쟁력 있는 팀을 개발할 수 있으며, 조직이 변화에 적응하고 새로운 산업 발전에 적응하도록 장려하여 회사가 업계 전체와 함께 성장할 수 있도록 합니다. . 또한 기업은 건설 산업의 기술 혁신을 활용하여 미래 디지털화에 필요한 최고의 기술 인재를 유치할 수 있습니다.
세계가 디지털화로 전환함에 따라 건설 산업도 예외는 아닙니다. 오늘날 건설 회사의 유일한 선택은 지금 디지털 혁신과 기술 향상 옵션을 고려하기 시작하는 것입니다. 그렇지 않으면 잊혀질 위험이 있습니다.
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LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

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