AI trong thiết bị xây dựng: 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 trực tiếp vận hành những cỗ máy mạnh mẽ này. Tuy nhiên, cùng với sự phát triển của AI, nhiều phương tiện xây dựng hiện đã được tự động hóa để giảm rủi ro, cải thiện an toàn và tăng hiệu quả. Phương tiện tự hành và điều khiển từ xa ngày càng phổ biến trong ngành xây dựng.

Ví dụ, Volvo gần đây đã phát triển TA15, một xe ben hoàn toàn tự hành được thiết kế chuyên biệt để vận chuyển vật liệu nặng như cát, sỏi và phế thải đến và đi từ các công trường xây dựng. Theo Bộ Lao động Hoa Kỳ, ngành xây dựng có tỷ lệ thương tích gây tử vong cao thứ ba. Bằng cách tích hợp AI vào ngành xây dựng, chúng ta có thể giảm đáng kể số ca tử vong này và cải thiện các biện pháp an toàn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách AI nâng cao năng lực của thiết bị xây dựng, giúp thiết bị thông minh, an toàn và hiệu quả hơn, đồng thời thúc đẩy đổi mới trong 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 lường và lỗi con người. Tuy nhiên, các hệ thống ứng dụng AI có thể giúp ban quản lý xử lý hiệu quả các mối nguy tại nơi làm việc và giảm những lỗi này. AI cũng có thể được ứng dụng trong thiết bị xây dựng để tối ưu hóa hoạt động, giám sát hiệu suất máy móc và tự động hóa lịch bảo trì.

Dưới đây là cái nhìn sâu hơn về các công nghệ chủ chốt hỗ trợ những đổi mới này:

• Thị giác máy tính: Máy móc có thể phân tích dữ liệu hình ảnh theo thời gian thực bằng các model tiên tiến như Ultralytics YOLOv8, giúp giám sát công trường, theo dõi hàng tồn kho, đảm bảo công nhân sử dụng đồ bảo hộ và theo dõi việc chấm công thông qua nhận diện khuôn mặt.
• Internet vạn vật (IoT): IoT kết nối các thiết bị, cho phép chúng chia sẻ dữ liệu. Thiết bị đeo thông minh theo dõi sức khỏe của công nhân, trong khi cảm biến khoảng cách và an toàn cảnh báo công nhân về các mối nguy, đồng thời thông báo cho ban quản lý khi thiết bị cần bảo trì.
• Phân tích dự đoán: Bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử và machine learning, phân tích dự đoán dự báo các sự kiện trong tương lai, xác định vấn đề tiềm ẩn và giúp tối ưu hóa lịch trình. Phương pháp này cũng có thể dự đoán điều kiện thời tiết để ngăn gián đoạn tại công trường.

Hình 1. Sử dụng Ultralytics YOLOv8 và ước tính tư thế để giám sát công nhân.

Ứng dụng thị giác máy tính trong máy móc hạng nặng#

Thị giác máy tính đang thay đổi cách vận hành máy móc hạng nặng tại các công trường xây dựng, mang đến những giải pháp mới và sáng tạo. Hãy cùng điểm qua một số ứng dụng thú vị cho thấy tiềm năng của phân tích hình ảnh và video trong thiết bị xây dựng.

AI và trạm cân không người vận hành#

Trạm cân là một loại cân dùng để đo trọng lượng của xe hạng nặng. Việc này rất quan trọng trong ngành xây dựng để đảm bảo phương tiện tuân thủ giới hạn tải trọng an toàn khi vận chuyển. Theo cách làm truyền thống, quy trình này dựa vào nhân viên tại trạm ghi thủ công các thông tin như thời gian xe vào và ra, biển số đăng ký và khối lượng hàng. Tuy nhiên, cách làm thủ công này có thể chậm, dễ xảy ra lỗi con người và thiếu minh bạch.

Trạm cân không người vận hành có thể giúp cải thiện độ chính xác, giảm lỗi con người, đẩy nhanh quy trình và cung cấp khả năng giám sát theo thời gian thực cùng tính minh bạch để hoạt động an toàn và hiệu quả hơn. Trạm cân sử dụng các thiết bị tích hợp AI như cảm biến, camera, màn hình LED và hướng dẫn bằng giọng nói tự động để tinh giản toàn bộ quy trình. Khi xe tải tiến đến điểm vào, camera được trang bị công nghệ nhận dạng biển số tự động (ANPR) sẽ phát hiện biển số xe và xác minh thông tin đăng ký. Nếu thông tin đăng ký hợp lệ, hệ thống sẽ cho phép xe vào bàn cân.

Hình 2. Trạm cân không người vận hành.

Các cảm biến cân xe khi đang di chuyển tích hợp IoT sau đó đo trọng lượng xe tải khi xe chạy qua và, nếu cần, cảnh báo tài xế dừng đúng vị trí để cân chính xác. Dữ liệu trọng lượng được phân tích và so sánh với các giới hạn đã xác định trước; nếu xe tải nằm trong giới hạn, tài xế sẽ được hướng dẫn đến cổng ra. Tại lối ra, hệ thống ANPR xác minh lại phương tiện để đảm bảo đó là xe đã đi vào, trong khi camera tích hợp thị giác máy tính giám sát quy trình để phát hiện bất thường. Nếu xảy ra vấn đề như chở quá tải hoặc hành vi bất thường của tài xế, hệ thống sẽ cảnh báo giám sát viên và thực hiện biện pháp khắc phục phù hợp.

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

Một khảo sát của Bộ Giao thông Vận tải Hoa Kỳ cho thấy xe tải là phương tiện phổ biến nhất để vận chuyển hàng hóa. Tài xế xe tải thường lái xe đường dài, kể cả những chuyến đi qua đêm. Điều này cũng đúng trong ngành xây dựng, nơi xe tải đóng vai trò thiết yếu trong việc vận chuyển máy móc hạng nặng và vật liệu giữa các công trường, đôi khi qua những quãng đường rất xa. Lái xe qua đêm có thể gây mệt mỏi và làm tăng nguy cơ va chạm. Các nghiên cứu cho thấy tình trạng buồn ngủ của tài xế là nguyên nhân gây ra 21% số vụ va chạm chết người.

Để giải quyết vấn đề này, các nhà sản xuất xe tải đang sử dụng thị giác máy tính để giám sát tình trạng buồn ngủ của tài xế. Các kỹ thuật thị giác máy tính như nhận diện khuôn mặt, ước tính tư thế và phát hiện đối tượng có thể được dùng 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 lại quá ngưỡng quy định, hệ thống có thể phát hiện và phát chuông cảnh báo tài xế. Các hệ thống phát hiện tình trạng buồn ngủ của tài xế được sử dụng rộng rãi trên xe tải Tata và các hãng ô tô khác.

Hình 3. Giám sát tình trạng buồn ngủ của tài xế bằng thị giác máy tính.

Phương tiện xây dựng tự hành và AI#

Điều kiện làm việc tại công trường có thể rất khắc nghiệt, đặc biệt khi nhiệt độ cực đoan. Ví dụ, tại các khu vực đào đất, công nhân thường phải chịu nóng gay gắt, ảnh hưởng đến khả năng làm việc hiệu quả và buộc họ phải nghỉ giải lao thường xuyên để uống nước và nghỉ ngơi. Để giảm thời gian ngừng hoạt động trong những điều kiện này, các nhà nghiên cứu đang phát triển phương tiện xây dựng tự hành như máy ủi và cần cẩu.

Những máy móc tự hành này được trang bị camera độ phân giải cao và công nghệ thị giác máy tính để phân tích địa hình và đánh giá các yếu tố như độ dốc, nền đất mềm và khu vực gồ ghề. Chúng sử dụng phát hiện đối tượng để nhận diện người và thiết bị, tăng cường an toàn bằng cách tự động dừng khi phát hiện chướng ngại vật. Các nhà nghiên cứu tại Đại học Khoa học và Công nghệ Hoa Trung (HUST), hợp tác với Shantui, gần đây đã phát triển một máy ủi tự hành có thể hoạt động trong điều kiện nhiệt độ cực thấp, xuống đến -10°C.

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

Tối ưu hóa nhiên liệu cho máy móc hạng nặng#

Tối ưu hóa nhiên liệu có vai trò thiết yếu đối với các công ty xây dựng, nhưng việc áp dụng các biện pháp tiết kiệm nhiên liệu có thể gặp nhiều thách thức. Với giá nhiên liệu biến động và nhiều tài xế cùng vận hành xe công trình, việc quản lý mức tiêu thụ nhiên liệu theo cách thủ công trở nên phức tạp. Có thể sử dụng các hệ thống quản lý nhiên liệu ứng dụng AI để cải thiện quy trình và giảm mức tiêu thụ nhiên liệu.

Các hệ thống quản lý nhiên liệu ứng dụng AI này được huấn luyện bằng các tập dữ liệu lớn để tối ưu hóa việc sử dụng nhiên liệu bằng cách tạo nhiều phương án tuyến đường và đề xuất tuyến tiết kiệm nhiên liệu nhất. Ngoài ra, các hệ thống này có thể tích hợp với bộ điều khiển động cơ (ECU) của xe để đưa ra đề xuất sang số theo thời gian thực. Bằng cách tuân theo các đề xuất ứng dụng AI này, có thể tối ưu hóa thói quen lái xe của từng tài xế, từ đó cải thiện hiệu quả sử dụng nhiên liệu.

Hình 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 ích, từ hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu đến giám sát theo thời gian thực. Dưới đây là một số lợi ích chính:

• Kéo dài tuổi thọ thiết bị: Việc giám sát thường xuyên và bảo trì đúng lúc giúp máy móc bền lâu hơn.
• Giảm thời gian ngừng hoạt động: Các quy trình tự động và bảo trì dự đoán giúp giảm thời gian thiết bị ngừng hoạt động.
• Ra quyết định tốt hơn: Cung cấp thông tin chuyên sâu dựa trên dữ liệu, hỗ trợ quản lý tài nguyên và hoạt động hiệu quả hơn.

Tuy nhiên, dù AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong ngành xây dựng, vẫn còn một số thách thức cần cân nhắc:

• Chi phí đầu tư ban đầu cao: Mặc dù AI có thể giúp tiết kiệm chi phí về lâu dài, chi phí triển khai các hệ thống này ban đầu rất lớn, có thể trở thành rào cản đối với các công ty nhỏ.
• Lo ngại về quyền riêng tư: Vì AI phụ thuộc nhiều vào dữ liệu, việc bảo đảm thông tin được lưu trữ an toàn và bảo vệ đầy đủ là yếu tố thiết yếu để ngăn truy cập trái phép.
• Lao động có kỹ năng: Việc tích hợp AI vào thiết bị xây dựng đòi hỏi đào tạo chuyên sâu; hướng dẫn người lao động sử dụng các công nghệ này có thể là thách thức đáng kể, đặc biệt khi lịch làm việc dày đặc.

Tác động của xe công trình ứng dụng AI#

Ngành xây dựng đang nhanh chóng đón nhận AI, với các công ty như Caterpillar và Daimler dẫn đầu trong việc phát triển xe tải tự lái. Năm 2019, Daimler giới thiệu nguyên mẫu hoạt động của xe tải tự hành, dự kiến sẽ có mặt trên thị trường vào năm 2027. Xe ben tự hành 797F của Caterpillar đã giúp các hoạt động khai thác mỏ hiệu quả hơn. Các công ty lớn như BHP Group, Rio Tinto và Barrick Gold vận hành 797F suốt ngày đêm và báo cáo không có tai nạn lao động. Tương tự, TuSimple, một công ty vận tải xe tải tự hành của Trung Quốc, tuyên bố xe tải của họ tiết kiệm nhiên liệu hơn 11% so với xe do người lái điều khiển. Tháng 6 năm 2023, TuSimple đã hoàn thành thành công hành trình không người lái dài 39 dặm trên đường công cộng ở Trung Quốc.

Khi xe tải tự hành tiếp tục tạo tác động tích cực đến ngành xây dựng, thị trường này được dự báo sẽ tăng trưởng kép hằng năm (CAGR) ở mức 10%. Với thiết bị xây dựng ứng dụng AI giúp cải thiện an toàn và hiệu quả sử dụng nhiên liệu, các công ty đang hướng tới môi trường làm việc an toàn hơn và bền vững hơn.

Tương lai của AI trong xe công trình#

AI đang tạo ra bước đột phá trong ngành xây dựng, giúp máy móc hạng nặng thông minh, an toàn 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 theo thời gian thực, những công nghệ này giúp giảm sai sót và tiết kiệm chi phí. Dù còn những thách thức như chi phí triển khai AI và đào tạo người lao động, lợi ích mà AI mang lại rất đáng kể. Với AI thúc đẩy đổi mới, tương lai ngành xây dựng sẽ có năng suất cao hơn, bền vững hơn và đổi mới hơn bao giờ hết.

Quan tâm đến AI? Hãy xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi để kết nối với những người đam mê công nghệ khác. Tìm hiểu thêm về các ứng dụng AI trong những lĩnh vực như xe tự lái và sản xuất.