Wir (müssen) auf die Technik vertrauen

Künstliche Intelligenz (KI) in der physischen Robotik und Computer Vision hat in den letzten Jahren stetig zugenommen und zu bedeutenden Fortschritten in diesen Bereichen geführt.

In unserem autonomen mobilen Bauroboter wurde die KI eingesetzt, um die Leistung und die Fähigkeiten der Roboter in rauen Umgebungen auf Baustellen zu verbessern. So wurden beispielsweise Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um den Robotern das Erkennen und Klassifizieren von Objekten beizubringen, so dass sie ihre Umgebung effektiver manipulieren und mit ihr interagieren können. KI wurde auch zur Entwicklung von Robotern eingesetzt, die durch Versuch und Irrtum lernen und sich so schneller an neue Aufgaben und Umgebungen anpassen können.

Einer der Hauptvorteile des Einsatzes von KI in unseren autonomen mobilen Robotern ist die Möglichkeit, Aufgaben zu automatisieren, die für Menschen entweder zu gefährlich oder zu mühsam sind. Dies hat zur Entwicklung von Robotern geführt, die in schwierigen oder gefährlichen Umgebungen arbeiten können, in denen für die Arbeiter ein hohes Unfall- oder Gesundheitsrisiko besteht.
ROBOSURF-Bauroboter unterstützen nicht nur die Sicherheit am Arbeitsplatz, sondern sind auch in der Lage, Aufgaben, die ein hohes Maß an Präzision erfordern, auf konsistente und effiziente Weise auszuführen.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz bei ROBOSURF hat auch Auswirkungen auf den Bereich der Computer Vision. Computer Vision ist die Fähigkeit von Computern, visuelle Daten aus unserer Umgebung zu interpretieren und zu verstehen. Dies kann Aufgaben wie Bild- und Videoerkennung, Objekterkennung und Gesichtserkennung umfassen.

In unserem Fall wird die künstliche Intelligenz eingesetzt, um die Genauigkeit und Effizienz von Bildverarbeitungsaufgaben für unsere autonomen mobilen Bauroboter zu verbessern. So wurden beispielsweise Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um Systeme zu trainieren, die Objekte in Bildern und Videos mit einem hohen Maß an Genauigkeit erkennen und klassifizieren können. Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig und reichen von der Hinderniserkennung über die Optimierung der Positionierung bis hin zur Sicherheits- und Qualitätsverbesserung und der Durchführung von Prüfprozessen.
Insgesamt hat der Einsatz von KI in unserer physischen Robotik für das Bauwesen und in Kombination mit Computer Vision zu erheblichen Fortschritten bei der Optimierung unserer Roboter geführt, um die Leistung auf Baustellen zu steigern. 

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