Стартап Maximo, зародившийся в недрах энергетического гиганта AES как инкубационный проект, сообщил о достижении знаковой вехи: установке солнечных мощностей объемом 100 МВт на объекте Bellefield в калифорнийском округе Керн. Данный успех подтверждает готовность роботизированных систем к полномасштабному коммерческому внедрению в сектор возобновляемой энергетики.
Технологическое решение предусматривает два сценария эксплуатации: полностью автономный и гибридный. В первом случае комплекс самостоятельно монтирует панели, опираясь на системы машинного зрения и ИИ для адаптации к внешней среде. В режиме ассистирования робот обеспечивает прецизионное позиционирование модулей с точностью до долей миллиметра, предоставляя персоналу возможность произвести окончательную фиксацию на опорах.
Фото: AES
Основательница компании Дейзи Юми Асами подчеркивает, что манипуляции с фотоэлектрическими панелями сопряжены с определенными трудностями из-за сочетания жесткого алюминиевого профиля и хрупкой стеклянной поверхности. Тем не менее, в полевых условиях Калифорнии техника Maximo продемонстрировала высокую надежность, бесперебойно работая в условиях запыленности, сильных порывов ветра и при полном отсутствии стационарной инфраструктуры электроснабжения.
Проект Bellefield, реализованный в интересах корпорации Amazon, наглядно иллюстрирует потенциал масштабирования робототехники до гигаваттных уровней. Группа из четырех автономных единиц, действовавших параллельно, позволила вдвое сократить сроки монтажа по сравнению с традиционным ручным трудом.
Текущая итерация системы (версия 3.0) способна устанавливать более одной панели в минуту, при этом готовящееся к выпуску поколение 4.0 нацелено на еще более впечатляющие показатели производительности.
Процесс проектирования и цифровых испытаний Maximo базируется на инструментарии NVIDIA AI, включая платформы Omniverse и Isaac Sim. В свою очередь, мощности Amazon Web Services обеспечивают сбор и облачный анализ данных в режиме реального времени, что позволяет непрерывно совершенствовать алгоритмы работы роботов на основе фактических показателей эксплуатации.
Источник: iXBT
