نحو وكلاء أذكياء للمساعدة في البناء المعياري: تقييم مجموعات البيانات التي تم إنشاؤها في البيئات الافتراضية لتدريب الذكاء الاصطناعي

خلاصة

يهدف البناء المعياري إلى التغلب على التحديات التي تواجهها عملية البناء التقليدية مثل نقص العمال المهرة ، ومتطلبات المشروع سريع المسار ، والتكلفة المرتبطة بخسائر الإنتاجية في الموقع وإعادة العمل المتكررة. نظرًا لأن التصنيع يتم خارج الموقع في إعدادات المصنع الخاضعة للرقابة ، يرتبط البناء المعياري بزيادة الإنتاجية وتحسين مراقبة الجودة. ومع ذلك ، نظرًا لأن كل مشروع بناء فريد من نوعه والنتائج في قطع عمل مميزة وعناصر بناء يتم تجميعها ، فإن مصانع البناء المعيارية تتطلب آليات أفضل لمساعدة العمال أثناء عملية التجميع لتقليل الأخطاء في اختيار القطع المراد تجميعها وأوقات الخمول أثناء اكتشاف الخطوة التالية في تسلسل التجميع. يوفر ذكاء الآلة فرصًا لمثل هذه المساعدة ؛ ومع ذلك ، فإن التحدي يتمثل في إنشاء مجموعات بيانات كبيرة بسرعة ببيانات سياقية غنية لتدريب هؤلاء العملاء الأذكياء. يلقي هذا العمل نظرة عامة على آلية لإنشاء مجموعات البيانات هذه في بيئات افتراضية ويقيم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها باستخدام البيانات التي تم إنشاؤها في البيئات الافتراضية في التعرف على خطوة التثبيت التالية في تسلسل التجميع المعياري. يُظهر أداء نماذج MV-CNN المدربة (بدقة 0.97) أنه يمكن استخدام البيئات الافتراضية لإنشاء مجموعات البيانات المطلوبة للذكاء الاصطناعي دون الاستثمارات المكلفة والمستهلكة للوقت والتي تتطلب عمالة كثيفة مسبقًا لالتقاط العالم الحقيقي بيانات.