AI trong thiết bị xây dựng: Một phương thức xây dựng mới

Thông thường, khi nghĩ đến thiết bị xây dựng và máy móc hạng nặng, chúng ta hình dung con người đang vận hành thủ công những cỗ máy mạnh mẽ này. Tuy nhiên, với sự trỗi dậy của AI, nhiều phương tiện xây dựng giờ đây đã được tự động hóa nhằm giảm thiểu rủi ro, cải thiện an toàn và nâng cao hiệu suất. Các Autonomous and remote-controlled vehicles đang ngày càng trở nên phổ biến trong construction industry.

Ví dụ, Volvo gần đây đã phát triển TA15, một dòng xe ben hoàn toàn tự động được thiết kế đặc biệt để vận chuyển vật liệu nặng như cát, sỏi và phế liệu đến và đi từ các công trường xây dựng. Theo Bộ Lao động Hoa Kỳ, construction industry có tỷ lệ tai nạn tử vong cao thứ ba. Bằng cách tích hợp AI vào xây dựng, chúng ta có thể giảm thiểu đáng kể các trường hợp tử vong này và cải thiện các biện pháp an toàn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách AI đang nâng tầm thiết bị xây dựng bằng cách làm cho chúng thông minh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn, đồng thời thúc đẩy đổi mới trên toàn ngành xây dựng.

Tìm hiểu cách AI được tích hợp vào thiết bị xây dựng#

Thiết bị và phương tiện xây dựng có thể gặp tai nạn do môi trường làm việc khó dự đoán và lỗi từ con người. Tuy nhiên, các hệ thống được hỗ trợ bởi AI có thể giúp ban quản lý giải quyết hiệu quả các mối nguy hiểm tại nơi làm việc và giảm thiểu những lỗi này. AI cũng có thể được sử dụng trong thiết bị xây dựng để tối ưu hóa vận hành, theo dõi hiệu suất máy và tự động hóa lịch trình bảo trì.

Dưới đây là cái nhìn sâu hơn về các công nghệ chính thúc đẩy những cải tiến này:

• Computer Vision: Máy móc có thể phân tích dữ liệu trực quan theo thời gian thực bằng cách sử dụng các models tiên tiến như Ultralytics YOLOv8, giúp giám sát công trường, track inventory, đảm bảo công nhân sử dụng thiết bị bảo hộ và theo dõi điểm danh thông qua facial recognition.
• Internet of Things (IoT): IoT kết nối các thiết bị, cho phép chúng chia sẻ dữ liệu. Các thiết bị đeo thông minh theo dõi health của công nhân, trong khi các cảm biến tiệm cận và an toàn cảnh báo công nhân về các mối nguy hiểm và thông báo cho ban quản lý khi thiết bị cần bảo trì.
• Predictive Analytics: Sử dụng dữ liệu lịch sử và machine learning, predictive analytics dự báo các sự kiện trong tương lai, xác định các vấn đề tiềm ẩn và giúp tối ưu hóa lịch trình. Nó cũng có thể dự đoán điều kiện thời tiết để ngăn ngừa sự gián đoạn tại công trường.

Fig 1. Sử dụng Ultralytics YOLOv8 và pose estimation để giám sát công nhân.

Các ứng dụng của computer vision trong máy móc hạng nặng#

Computer vision đang thay đổi cách thức vận hành của máy móc hạng nặng tại các công trường xây dựng, mang lại các giải pháp mới và đổi mới sáng tạo. Hãy cùng điểm qua một số ứng dụng thú vị thể hiện tiềm năng của hình ảnh và video analytics trong thiết bị xây dựng.

AI và trạm cân không người lái#

Trạm cân xe tải là một loại cân được sử dụng để đo trọng lượng của các phương tiện tải trọng lớn. Điều này đóng vai trò cốt lõi trong xây dựng nhằm đảm bảo các phương tiện tuân thủ giới hạn trọng lượng an toàn trong quá trình transportation. Theo truyền thống, quy trình này phụ thuộc vào nhân viên trực trạm để ghi lại thủ công các thông tin chi tiết như thời điểm xe ra vào, biển số xe và trọng lượng tải. Tuy nhiên, phương pháp thủ công này có thể chậm chạp, dễ xảy ra sai sót do con người và thiếu minh bạch.

Các trạm cân không người lái có thể giúp cải thiện độ chính xác, giảm thiểu lỗi của con người, đẩy nhanh quá trình, đồng thời cung cấp khả năng giám sát theo thời gian thực và tính minh bạch cho các hoạt động an toàn và hiệu quả hơn. Chúng sử dụng các thiết bị tích hợp AI như cảm biến, cameras, màn hình LED và hệ thống hướng dẫn bằng giọng nói tự động để tối ưu hóa toàn bộ quy trình. Khi xe tải tiến đến điểm kiểm tra, các camera được trang bị công nghệ Nhận dạng Biển số Tự động (ANPR) sẽ detect biển số xe và xác minh đăng ký của xe. Nếu đăng ký hợp lệ, hệ thống sẽ cấp quyền truy cập vào bàn cân.

Fig 2. Trạm cân không người lái.

Các cảm biến cân động hỗ trợ IoT sau đó sẽ đo trọng lượng của xe tải khi xe di chuyển và, nếu cần thiết, cảnh báo tài xế dừng lại ở đúng vị trí để cân chính xác. Dữ liệu trọng lượng được phân tích và so sánh với các giới hạn định sẵn, và nếu xe tải nằm trong các giới hạn đó, tài xế được hướng dẫn đi đến cổng ra. Tại lối ra, hệ thống ANPR sẽ xác minh lại phương tiện để đảm bảo nó khớp với xe đã đi vào, trong khi computer vision-enabled cameras giám sát quá trình để phát hiện bất kỳ điểm bất thường nào. Hệ thống sẽ cảnh báo người quản lý và thực hiện các hành động khắc phục phù hợp trong trường hợp xảy ra các vấn đề như tải trọng quá mức hoặc bất thường từ tài xế.

Giám sát tình trạng buồn ngủ của tài xế bằng AI#

Khảo sát từ U.S. Department of Transportation cho thấy xe tải là phương thức phổ biến nhất để transporting goods. Tài xế xe tải thường lái xe trên quãng đường dài, bao gồm cả các chuyến đi qua đêm. Điều này cũng đúng trong ngành xây dựng, nơi xe tải đóng vai trò thiết yếu trong việc di chuyển máy móc và vật liệu nặng giữa các công trường, đôi khi qua những khoảng cách lớn. Lái xe ban đêm có thể dẫn đến mệt mỏi và làm tăng nguy cơ tai nạn. Các nghiên cứu chỉ ra rằng 21% các vụ tai nạn chết người là do tài xế buồn ngủ.

Để giải quyết vấn đề này, các nhà sản xuất xe tải đang sử dụng computer vision để theo dõi tình trạng buồn ngủ của tài xế. Computer vision techniques như nhận dạng khuôn mặt, pose estimation và object detection có thể được sử dụng để theo dõi chuyển động mắt, vị trí đầu và biểu cảm khuôn mặt của tài xế. Ví dụ, nếu mí mắt của tài xế nhắm vượt quá một ngưỡng xác định, hệ thống có thể phát hiện và phát ra chuông báo động để đánh thức tài xế. Các hệ thống phát hiện buồn ngủ của tài xế được sử dụng rộng rãi trên xe tải Tata và các công ty ô tô khác.

Fig 3. Giám sát tình trạng buồn ngủ của tài xế bằng Computer Vision.

Phương tiện xây dựng tự hành và AI#

Điều kiện làm việc tại công trường có thể rất khắc nghiệt, đặc biệt là trong điều kiện nhiệt độ cực đoan. Ví dụ, tại các địa điểm khai thác, công nhân thường phải đối mặt với cái nóng gay gắt, ảnh hưởng đến khả năng làm việc hiệu quả và đòi hỏi phải nghỉ ngơi để bù nước. Để giúp giảm thời gian chết trong các điều kiện này, các nhà nghiên cứu đang phát triển các phương tiện xây dựng tự hành như máy ủi và cần cẩu.

Các autonomous machines này được trang bị camera độ phân giải cao và computer vision technology có khả năng phân tích địa hình và đánh giá các yếu tố như độ dốc, nền đất mềm và các khu vực gồ ghề. Chúng sử dụng object detection để nhận diện con người và thiết bị, nâng cao an toàn bằng cách tự động dừng lại khi phát hiện vật cản. Các nhà nghiên cứu từ Đại học Khoa học và Công nghệ Huazhong (HUST), phối hợp với Shantui, gần đây đã phát triển một máy ủi tự hành có thể hoạt động trong điều kiện nhiệt độ khắc nghiệt xuống tới -10°C.

Hình 4. Ví dụ về máy ủi tự hành (nguồn: constructionworld.in).

Tối ưu hóa nhiên liệu trong máy móc hạng nặng#

Tối ưu hóa nhiên liệu rất quan trọng đối với các công ty xây dựng, nhưng việc triển khai các biện pháp tiết kiệm nhiên liệu có thể gặp khó khăn. Với giá nhiên liệu biến động và việc nhiều tài xế vận hành phương tiện, việc quản lý tiêu thụ nhiên liệu thủ công trở nên phức tạp. Các hệ thống quản lý nhiên liệu dựa trên AI có thể được sử dụng để cải thiện quy trình và giảm tiêu thụ nhiên liệu.

Các hệ thống quản lý nhiên liệu AI này được huấn luyện với các tập dữ liệu lớn để tối ưu hóa việc sử dụng nhiên liệu bằng cách tạo ra nhiều tùy chọn lộ trình và đề xuất lộ trình tiết kiệm nhiên liệu nhất. Ngoài ra, chúng có thể được tích hợp với bộ điều khiển động cơ (ECU) của xe để đưa ra các đề xuất chuyển số trong thời gian thực. Bằng cách tuân theo các đề xuất dựa trên AI này, phong cách lái xe của các tài xế khác nhau có thể được tối ưu hóa, mang lại hiệu quả tiết kiệm nhiên liệu cao hơn.

Fig 5. Tiếp nhiên liệu cho xe tải.

Ưu và nhược điểm của AI trong thiết bị xây dựng#

Thiết bị xây dựng tích hợp AI mang lại nhiều lợi thế, từ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu đến giám sát thời gian thực. Dưới đây là một số lợi ích chính:

• Kéo dài tuổi thọ thiết bị: Giám sát thường xuyên và bảo trì kịp thời giúp tăng tuổi thọ của máy móc.
• Giảm thời gian chết: Các quy trình tự động hóa và predictive maintenance giúp giảm thiểu thời gian chết của thiết bị.
• Ra quyết định tốt hơn: Cung cấp thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu, cho phép quản lý tài nguyên và vận hành thông minh hơn.

Tuy nhiên, bất chấp việc ứng dụng AI ngày càng tăng trong xây dựng, vẫn có một số thách thức cần xem xét:

• Chi phí đầu tư ban đầu cao: Mặc dù AI có thể mang lại khoản tiết kiệm lâu dài, nhưng cost of implementing these systems ban đầu là rất lớn, điều này có thể trở thành rào cản đối với các công ty quy mô nhỏ hơn.
• Privacy concerns: Vì AI phụ thuộc nhiều vào dữ liệu, việc đảm bảo lưu trữ an toàn và bảo vệ thông tin này là yếu tố cốt lõi để tránh truy cập trái phép.
• Nguồn nhân lực lành nghề: Tích hợp AI vào thiết bị xây dựng đòi hỏi đào tạo chuyên biệt, và việc dạy cho công nhân cách sử dụng các công nghệ này có thể là một thách thức lớn, đặc biệt là với lịch trình bận rộn.

Tác động của các phương tiện xây dựng vận hành bằng AI#

Ngành xây dựng đang nhanh chóng ứng dụng AI, với các công ty như Caterpillar và Daimler tiên phong trong việc phát triển xe tải tự lái. Vào năm 2019, Daimler đã giới thiệu một nguyên mẫu hoạt động được của dòng autonomous truck của họ, dự kiến sẽ có mặt trên thị trường vào năm 2027. Xe tải ben tự hành 797F của Caterpillar đã và đang giúp các hoạt động khai thác mỏ trở nên hiệu quả hơn. Các tập đoàn lớn như BHP Group, Rio Tinto và Barrick Gold đang sử dụng dòng 797F suốt ngày đêm, ghi nhận không có thương tích nào tại nơi làm việc. Tương tự, TuSimple, một công ty xe tải tự hành Trung Quốc, tuyên bố rằng các xe tải của họ tiết kiệm nhiên liệu hơn 11% so với xe chạy bằng sức người. Vào tháng 6 năm 2023, TuSimple đã hoàn thành thành công chuyến chạy thử không người lái dài 39 dặm trên một con đường công cộng mở ở Trung Quốc.

Khi autonomous trucks tiếp tục tạo ra tác động tích cực đến ngành xây dựng, thị trường này dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 10%. Với trang thiết bị xây dựng tích hợp AI giúp cải thiện an toàn và hiệu suất nhiên liệu, các công ty đang hướng tới môi trường làm việc an toàn và bền vững hơn.

Tương lai của AI trong phương tiện xây dựng#

AI là nhân tố thay đổi cuộc chơi trong ngành xây dựng và đang giúp máy móc hạng nặng trở nên thông minh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn. Từ xe tự lái đến các hệ thống AI tối ưu hóa việc sử dụng nhiên liệu và giám sát công trường trong thời gian thực, các công nghệ này đang giúp giảm thiểu sai sót và tiết kiệm chi phí. Mặc dù vẫn còn những thách thức như chi phí triển khai AI và đào tạo nhân lực, nhưng những lợi ích mang lại là rất lớn. Với việc AI thúc đẩy đổi mới, tương lai của ngành xây dựng hứa hẹn sẽ năng suất, bền vững và sáng tạo hơn bao giờ hết.

Bạn thấy tò mò về AI? Hãy xem GitHub repository của chúng tôi và tham gia our community để kết nối với những người có cùng niềm đam mê công nghệ. Tìm hiểu thêm về các ứng dụng AI trong các lĩnh vực như self-driving và manufacturing.