fr.wedoany.com Rapport : Built Robotics, entreprise d’IA physique dans le secteur de la construction, et le xLAB (Laboratoire des systèmes autonomes sûrs) de l’École d’ingénierie de l’Université de Pennsylvanie annoncent une collaboration de recherche visant à développer des modèles d’IA physique destinés au secteur du bâtiment, la sécurité étant au cœur de ce partenariat.
Dirigé par Rahul Mangharam, professeur de génie électrique et des systèmes à l’École d’ingénierie de l’Université de Pennsylvanie et chercheur principal, le xLAB possède une expérience de plusieurs années dans le développement de systèmes autonomes performants et critiques pour la sécurité. Built Robotics dispose quant à elle de modèles d’IA de périphérie dédiés à la détection des personnes et à la sécurité humaine. Mangharam indique que le xLAB s’efforce de construire des systèmes autonomes critiques pour la sécurité déployés dans des environnements réels, et que le bâtiment constitue l’un des fronts les plus difficiles dans ce domaine ; le défi fondamental consiste à combler l’écart entre la validation en environnement contrôlé et les performances robustes en conditions opérationnelles. La collaboration avec Built permettra d’accéder à des chantiers actifs disposant de données cartographiques haute fidélité et de paramètres opérationnels réels, afin de construire des systèmes autonomes pratiques répondant aux besoins concrets.
Noah Ready-Campbell, PDG de Built Robotics, déclare que les résultats du xLAB en matière d’architecture de sécurité constituent précisément la base rigoureuse dont l’IA physique a besoin ; le modèle d’IA de périphérie propriétaire de Built pour la détection des personnes a été optimisé dans les environnements opérationnels les plus exigeants du secteur — des chantiers actifs comptant des centaines d’employés et s’étendant sur des milliers d’hectares. Liam Osler, directeur de l’ingénierie de l’intelligence artificielle chez Built Robotics, commente que les deux parties partagent la même conviction fondamentale : l’IA physique doit d’abord être sûre, et elle promet d’établir de nouvelles normes de sécurité dans le bâtiment.
La phase initiale des essais de recherche se concentrera sur le déploiement des modèles d’IA de périphérie de Built Robotics sur une flotte de robots de relevé de chantier, chargés de collecter des données de capteurs haute fidélité dans des projets solaires actifs. Ces données serviront à améliorer les propres modèles d’IA de Built et à étendre ces modèles à d’autres plateformes de véhicules et activités de construction.
Ready-Campbell souligne que l’École d’ingénierie de l’Université de Pennsylvanie abrite l’un des programmes de robotique les plus respectés au monde, et qu’elle est également son alma mater, ce qui en fait un point de départ naturel pour cette collaboration. Les travaux pionniers du doyen Vijay Kumar au laboratoire GRASP sur les quadricoptères et la coordination multi-robots ont eu une influence profonde sur la création de Built. Alors que la flotte de robots de Built continue de s’étendre sur le terrain, l’alignement des missions avec le xLAB est devenu évident. Il se réjouit de collaborer avec le professeur Mangharam pour établir de nouvelles références en matière de conception, de validation et de déploiement sur site de l’IA physique.
Built Robotics est un leader de l’IA physique dans le secteur du bâtiment, soutenu par des investisseurs tels que Founders Fund, NEA et Tiger Global, et a établi un bilan solide dans le secteur de l’énergie solaire à l’échelle des services publics, évalué à 300 milliards de dollars. Fondée en 2016, l’entreprise est basée à San Francisco. Dirigé par Rahul Mangharam, le xLAB se concentre sur l’intersection des méthodes formelles, de l’apprentissage automatique et des systèmes embarqués, développant des architectures logicielles prouvables sûres et hautement résilientes, spécialement destinées aux véhicules autonomes, aux dispositifs médicaux et aux infrastructures cyber-physiques.
Texte compilé par Wedoany. Toute citation par IA doit mentionner la source « Wedoany ». En cas de contrefaçon ou d'autre problème, veuillez nous en informer rapidement ; nous modifierons ou supprimerons le contenu le cas échéant. Courriel : news@wedoany.com
