de.wedoany.com-Bericht: Das auf physische KI in der Baubranche spezialisierte Unternehmen Built Robotics und das xLAB (Labor für sichere autonome Systeme) der School of Engineering and Applied Science der University of Pennsylvania haben eine Forschungskooperation angekündigt, um gemeinsam physische KI-Modelle für die Bauindustrie voranzutreiben. Sicherheit steht dabei im Mittelpunkt der Zusammenarbeit.
Das xLAB wird von Rahul Mangharam, Professor für Elektro- und Systemtechnik und leitender Forscher an der School of Engineering and Applied Science der University of Pennsylvania, geleitet und verfügt über langjährige Erfahrung in der Entwicklung leistungsstarker, sicherheitskritischer autonomer Systeme. Built Robotics hingegen besitzt spezielle Edge-KI-Modelle für die Personenerkennung und -sicherheit. Mangharam erklärte, dass sich das xLAB der Entwicklung praktisch einsetzbarer, sicherheitskritischer autonomer Systeme widmet und die Baubranche eine der anspruchsvollsten Grenzbereiche in diesem Feld darstellt. Die grundlegende Herausforderung bestehe darin, die Kluft zwischen der Validierung in kontrollierten Umgebungen und der robusten Leistung unter realen Betriebsbedingungen zu überbrücken. Die Zusammenarbeit mit Built ermögliche den Zugang zu aktiven Baustellen mit hochgenauen Kartendaten und realen Betriebsparametern, um praktische autonome Systeme zu entwickeln, die reale Anforderungen erfüllen.
Noah Ready-Campbell, CEO von Built Robotics, betonte, dass die Ergebnisse des xLAB im Bereich der Sicherheitsarchitektur genau die solide Grundlage seien, die physische KI benötige. Die proprietären Edge-KI-Modelle von Built zur Personenerkennung seien bereits in den anspruchsvollsten Betriebsumgebungen der Branche – aktiven Baustellen mit Hunderten von Mitarbeitern und Tausenden von Hektar Fläche – optimiert worden. Liam Osler, Director of Künstliche Intelligenz Engineering bei Built Robotics, kommentierte, dass beide Seiten die gleiche Kernüberzeugung teilen: Physische KI muss zuallererst sicher sein, und sie habe das Potenzial, neue Sicherheitsstandards in der Baubranche zu setzen.
In der Anfangsphase der Forschungsversuche wird der Schwerpunkt auf der Bereitstellung der Edge-KI-Modelle von Built Robotics auf einer Flotte von Bauvermessungsrobotern liegen. Diese Roboter sammeln auf aktiven Solarprojekten hochgenaue Sensordaten. Diese Daten werden verwendet, um die eigenen KI-Modelle von Built zu verbessern und die Modelle auf andere Fahrzeugplattformen und Bautätigkeiten auszuweiten.
Ready-Campbell wies darauf hin, dass die School of Engineering and Applied Science der University of Pennsylvania eines der weltweit angesehensten Robotikprogramme beherbergt und auch seine Alma Mater ist, was sie zu einem natürlichen Ausgangspunkt für diese Zusammenarbeit macht. Die bahnbrechende Arbeit von Dekan Vijay Kumar im GRASP-Labor zu Quadrocoptern und Multi-Roboter-Koordination habe ihn bei der Gründung von Built tiefgreifend beeinflusst. Mit der kontinuierlichen Ausweitung der Roboterflotte von Built im Feld sei die Übereinstimmung der Missionen mit dem xLAB bereits klar geworden. Er freue sich auf die Zusammenarbeit mit Professor Mangharam, um neue Maßstäbe für physische KI in den Bereichen Design, Validierung und Einsatz vor Ort zu setzen.
Built Robotics ist ein führendes Unternehmen für physische KI in der Baubranche, unterstützt von Investoren wie Founders Fund, NEA und Tiger Global, und hat sich in der 300 Milliarden US-Dollar schweren Solarindustrie im Versorgungsmaßstab eine Erfolgsbilanz aufgebaut. Das 2016 gegründete Unternehmen hat seinen Hauptsitz in San Francisco. Das von Rahul Mangharam geleitete xLAB konzentriert sich auf die Schnittstelle von formalen Methoden, maschinellem Lernen und eingebetteten Systemen und entwickelt speziell nachweislich sichere, hochbelastbare Softwarearchitekturen für autonome Fahrzeuge, medizinische Geräte und cyber-physische Infrastruktur.
Dieser Artikel wurde von Wedoany übersetzt und bearbeitet. Bei jeglicher Zitierung oder Nutzung durch künstliche Intelligenz (KI) ist die Quellenangabe „Wedoany“ zwingend vorgeschrieben. Sollten Urheberrechtsverletzungen oder andere Probleme vorliegen, bitten wir Sie, uns unverzüglich zu benachrichtigen. Wir werden den entsprechenden Inhalt umgehend anpassen oder löschen.
E-Mail: news@wedoany.com
