یادگیری تقویتی رویکردی نوین به سمت ساخت وسازرباتیک و هوشمند

با پیشرفت سریع فناوری های هوش مصنوعی، یادگیری تقویتی به یکی از حوزه های نوظهور و تاثیرگذار در صنعت ساخت وساز تبدیل شده است. این پژوهش با هدف بررسی نقش الگوریتم های یادگیری تقویتی در کنترل ربات های ساختمانی انجام شده و تلاش دارد نشان دهد این رویکرد چگونه می تواند دقت، سرعت و بهره وری پروژه های عمرانی را ارتقا بخشد. در این راستا، الگوریتم هایی چون بهینه سازی سیاست تقریبی، گرادیان سیاست قطعی عمیق و کنشگر نقاد نرم مورد تحلیل قرار گرفته اند. همچنین، چارچوبی سه مرحله ای شامل آموزش در محیط شبیه سازی، انتقال به شرایط واقعی و استقرار عملی در محل پروژه پیشنهاد شده است. یافته ها بیانگر آن است که یادگیری تقویتی نه تنها عملکرد ربات ها را بهبود می بخشد، بلکه موجب کاهش مصرف انرژی و خطاهای انسانی نیز می شود. با این حال، چالش هایی همچون شکاف میان شبیه سازی و واقعیت، نیاز به توان پردازشی بالا و ملاحظات اخلاقی و اجتماعی همچنان پابرجاست. این مطالعه با مرور فرصت ها و موانع موجود، چشم اندازی روشن برای بهره گیری هوشمندانه از یادگیری تقویتی در آینده ساخت وساز ارائه می کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری تقویتی ، ربات های ساختمانی ، انتقال از شبیه سازی به واقعیت ، مدلسازی اطلاعات ساختمان