ÉlőUtoljára: 3 órájaMa: 26
Kutatásfrissítve: 15:50

82 százalékkal csökkentheti az épületek szén-dioxid-kibocsátását a MIT új építési rendszere

A Massachusetts Institute of Technology (MIT) kutatói kidolgoztak egy robotikus építési rendszert, amely az épületek szén-dioxid-kibocsátását 82 százalékkal csökkentheti. Ez a technika moduláris, háromdimenziós építőelemekből áll, és környezetbarát, valamint költséghatékony megoldást kínál.

82 százalékkal csökkentheti az épületek szén-dioxid-kibocsátását a MIT új építési rendszere
Fotó: Fotó: Enchanted Tools / Unsplash
forrás: Robohub·AI Forradalom szerk.·
Megosztás

Robotikusan összeszerelhető építőelemekkel tehetik fenntarthatóbbá és hatékonyabbá a nagyméretű épületek kivitelezését – derül ki a Massachusetts Institute of Technology (MIT) kutatóinak új tanulmányából, amelyet a Robohub.org közölt.

A Center for Bits and Atoms (CBA) kutatói egy megvalósíthatósági tanulmányt végeztek, amelyben a „voxel” nevű moduláris, háromdimenziós alegységekből álló rendszer hatékonyságát vizsgálták. A voxelek komplex, tartós szerkezetekké állnak össze. A csapat három új voxel-tervet is kidolgozott, amelyek célja az építési folyamat egyszerűsítése, emellett egy robotikus összeállító rendszert és egy felhasználóbarát felületet is létrehoztak az építési tervek generálásához és a robotok irányításához.

Akár 82 százalékos szén-dioxid-csökkentés

Eredményeik alapján a voxel-alapú robotikus összeszerelési rendszer akár 82 százalékkal is csökkentheti az épületek beépített szén-dioxid-kibocsátását – írja a Robohub. Ez a szám a teljes anyag-életciklus során kibocsátott szén-dioxidra vonatkozik, szemben az olyan népszerű technikákkal, mint a 3D betonnyomtatás, az előregyártott moduláris beton vagy az acélvázas építés. A rendszer a kutatók szerint költség és építési idő szempontjából is versenyképes lehet.

A kutatók az elmúlt években a CBA-ban fejlesztették a rácsszerkezetű voxeleket, amelyek nagy szilárdságú és merevségű tárgyakká, például repülőgépszárnyakká vagy szélturbina-lapátokká állíthatók össze. Az új, nagy szilárdságú és merevségű oktett rácsra épülő voxel-terv mechanikusan önbeálló, merev szerkezeteket hoz létre. Miana Smith, a MIT CBA végzős hallgatója és a tanulmány vezető szerzője szerint az elemek reteszelő jellege miatt kevesebb csatlakozóra van szükség, ami felgyorsítja az építési folyamatot.

A gyorsabb építés érdekében a csapat egy hernyótalpas robotokra épülő összeszerelési rendszert tervezett. Ezek a Modular Inchworm Lattice Assembler robotok, vagy MILAbotok, mindkét végükön markolókkal helyezik el a voxel építőelemeket és rögzítik a bepattintható csatlakozásokat. A robotok a voxeleket a helyükre ejtve, majd rájuk lépve illesztik össze az elemeket.

A kutatók három anyag – műanyag, rétegelt lemez és acél – felhasználásával vizsgálták az új voxel-tervek gyártásához szükséges beépített szén-dioxid-kibocsátást. Ezután felmérték a robotikus összeszerelési rendszer átviteli sebességét és költségét egy egyszerű, egyszintes épület felépítésekor. Az acél voxelek például a 3D betonnyomtatáshoz szükséges beépített szén-dioxid mindössze 36 százalékát, az előregyártott betonénak pedig 52 százalékát generálnák. A rétegelt lemez voxelek a legalacsonyabb szén-dioxid-lábnyommal rendelkeztek, a szükséges beépített szén-dioxid körülbelül 17, illetve 24 százalékát igényelték.

Az acél és fa voxel-megközelítések átlagos helyszíni összeszerelési ideje 99 óra volt, míg a meglévő építési módszerek átlagosan 155 órát vettek igénybe. Bár egyetlen MILAbot sokkal lassabb a meglévő technikáknál, 20 robot párhuzamos munkájával a rendszer utoléri vagy felülmúlja a jelenlegi automatizálási módszereket, alacsonyabb költséggel. A skálázhatóság, a tartósság, a hosszú távú robusztusság és a tűzállóság még további vizsgálatokat igényel, mielőtt a rendszert széles körben bevezethetnék, de az első eredmények ígéretesek. A következő lépés egy nagyobb teszt lesz Bhutánban, ahol a CBA által létrehozott „super fab lab” segítségével replikálják a robotokat egy tervezett fenntartható város építésének tesztelésére.

tetszett a cikk? oszd meg →
Megosztás

Tetszik az oldal? Támogasd a fejlesztést

Az AI Forradalom egy automatizált pipeline: napi adatgyűjtés, LLM-feldolgozás és infrastruktúra fenntartása valódi költségekkel jár. Ha értékesnek találod a tömör, naprakész AI-összefoglalókat, egy kávé sokat segít.

Támogatom