사족 로봇이 AI에 접목 됐을 때...건설 현장 프로세스 자동화 Video: US robot dog walks 100+ miles, scans 500,000 sq ft for safer construction

Video: US robot dog walks 100+ miles, scans 500,000 sq ft for safer construction

The deployment shows how AI-powered robots are reshaping various operational duties on modern construction sites.

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AI Robotics company FieldAI has partnered with DPR Construction, one of the largest contractors in the U.S., to automate various construction site processes.

The company used its autonomy software, Field Foundation Models™, on a quadruped robot to conduct surveys and data collection at DPR Construction’s jobsite in Santa Clara, California.

https://interestingengineering.com/ai-robotics/fieldai-robot-dog-safer-construction

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미국 로봇견, 100마일 이상 걷고 50만 평방피트 스캔해 더 안전한 건설 현장 구축

이 배치는 AI 기반 로봇이 현대 건설 현장에서 다양한 운영 업무를 어떻게 변화시키고 있는지 보여줍니다.

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AI 로봇 회사 FieldAI는 미국 최대 규모의 건설업체 중 하나인 DPR Construction과 협력하여 다양한 건설 현장 프로세스를 자동화했습니다.

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이 회사는 4족 로봇에 자율 소프트웨어인 Field Foundation Models™을 적용해 캘리포니아주 산타클라라에 있는 DPR Construction 현장에서 설문 조사와 데이터 수집을 실시했습니다.

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11월 25일 FieldAI가 YouTube 채널에 공개한 영상에서, 사족 로봇이 다양한 목적으로 작업 현장을 검사하고 수십만 평방 피트의 면적을 자율적으로 분석하는 모습이 담겼습니다.

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"FieldAI 시스템은 약 1년 반 전에 저희 현장에 도입되었습니다. 주로 사진을 통해 공사 상황을 추적하는 데 활용했습니다."라고 저스틴 슈라이너 감독관은 영상에서 말했습니다.

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그것이 해결하는 문제들

데이터 센터, 병원, 사무실 고층 빌딩 등 일반적인 작업 현장에서 프로젝트 엔지니어는 360도 카메라를 들고 몇 시간 동안 작업 현장을 돌아다니며 문서화할 사진을 촬영합니다.

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이러한 수동 프로세스는 사이트의 복잡성에 따라 며칠에서 몇 주가 소요될 수 있으며, 검토 가능한 완전한 데이터 세트를 확보하기 전까지 소요될 수 있습니다. 사이트가 지속적으로 발전함에 따라 데이터가 업로드되고 처리되는 시점에 수집된 데이터 세트는 오래된 데이터가 됩니다.

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또한, 노동력 부족이 심각한 문제로, 미국은 수요를 충족하기 위해 50만 명의 추가 인력이 필요할 것으로 추산하고 있습니다. 자재를 한 곳에서 다른 곳으로 옮기는 비효율성 또한 시간을 낭비하게 만들고, 실제 건설 과정에 아무런 가치도 더하지 못합니다.

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FieldAI는 로봇 개를 활용한 이 시스템을 통해 수동 문서화의 비효율성, 안전 위험, 심각한 노동력 부족, 운영 비효율성, 생산성 저하 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

이 시스템은 어떻게 작동하나?

FieldAI의 로봇은 GPS나 사전 지도화된 경로 없이 역동적인 건설 환경을 자율적으로 탐색하며, 매일 달라지는 레이아웃에 적응합니다. 수천 장의 사진을 촬영하고 수 마일을 독립적으로 이동하며, 체계적이고 표준화된 데이터 세트를 생성합니다.

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수집된 데이터는 인간의 의사결정, 위험 감지, 그리고 장기적인 문서화를 지원하는 살아있는 디지털 기록으로 처리됩니다. 진행 상황 문서화 및 위험 감지 외에도, 자재 이동을 모니터링하고 보안 검사를 수행했습니다.

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보스턴 다이내믹스의 스팟(Spot) 이라는 이름의 이 네 발 로봇은 4만 5천 장 이상의 사진을 수집하고, 160km(160마일) 이상을 걸으며 4개 층을 지도에 표시했습니다. 12만 5천 제곱피트(약 12만 5천 제곱미터)의 지붕을 기록하고 50만 제곱피트(약 4만 5천 제곱미터)의 실내를 스캔했습니다.

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"FieldAI 시스템은 우리가 하는 일을 더 잘하게 해 줍니다. 효율성을 높이고, 항목을 더 효과적으로 문서화할 수 있도록 도와주며, 일상적인 업무에서 벗어나 더 세부적이고 중요한 업무에 집중할 수 있게 해 줍니다."라고 슈라이너는 말했습니다.

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그는 "FieldAI 시스템이 개발됨에 따라 우리 팀은 더 안전하고 고품질의 프로젝트를 구축하는 데 집중할 수 있을 것으로 생각합니다."라고 결론지었습니다.

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임박한 미래

FieldAI와 DPR의 파트너십은 로봇 기술이 효율성과 안전성 유지에 어떻게 기여하는지 보여줍니다. 건설업은 인류 역사상 가장 오래된 산업 중 하나이지만, 로봇 기술이 함께한다면 앞으로 몇 년 안에 획기적인 발전을 이룰 수 있을 것입니다.

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전 세계적으로 도입이 가속화됨에 따라 업계는 자율 매핑이 표준이 되고, 안전 모니터링이 지속적으로 이루어지고, 팀이 문서화하는 데 소요되는 시간은 훨씬 줄어들고 구축하는 데 소요되는 시간은 훨씬 늘어나는 미래로 나아가고 있습니다.

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FieldAI가 올해 초에 투자한 4억 500만 달러의 막대한 자금은 업계가 세계에서 가장 복잡한 작업 현장에서도 안정적으로 작동할 수 있는 로봇 솔루션을 향해 얼마나 빠르게 움직이고 있는지를 다시 한번 보여줍니다.

https://youtu.be/dG3-CIsoaG0