Tallinna Tehnikaülikool asub arendama roboteid ja andurite võrgustikke, et kaardistada, parandada ja monitoorida kanalisatsioonivõrgustikku. Selleks töötatakse välja robootika- ja tehisintellektilahendused.
“Roboteid kasutatakse enamasti mustade, tüütute ja ohtlike tööde tegemiseks ning saadetakse inimeste asemel raskesti ligipääsetavatesse kohtadesse,” selgitab projekti juhiv TalTechi professor Maarja Kruusmaa. Tema sõnul hakkavad robotid tegelema väga praktiliste probleemidega, mille lahendamine eeldab kõigepealt põhjapanevalt uute teadustulemuste saavutamist.
“Vähestel on tulnud pähe, et üks maailma kõige keerulisemaid, ohtlikemaid ja raskesti ligipääsetavaid keskkondi on siinsamas meie jalge all, kui me igapäevaselt töölt koju kõnnime.”
Kanalisatsioonivõrgustik pakub tehnoloogiale hulgaliselt keerulisi väljakutseid. “Roboteid, mis sellises korrosiivses ja abrasiivses keskkonnas pikemat aega vastu peaks, praegu ei ole ning selle probleemi keerukusest saab aru igaüks, kes on pidanud rattaketti või rulluisulaagreid liivast puhastama. Seega peame kasutama uudseid materjale ning uut tüüpi liikurmehhanisme, et robot oleks võimeline liikuma ka poolpaksus reovees või setetega täidetud kaevudes.”
Robot ütleb, kus ja millal vead tekivad
Uute tehnoloogiate kasutusel on Kruusmaa sõnul aga märkimisväärne ühiskondlik mõju. Selle asemel, et parandada suuri lekkeid ja ummistusi, kui tänav või kodud on juba reoveega üle ujutatud, ennustatakse tehnoloogiaga vigade tekkimise võimalikkust ning parandatakse vead siis, kui need on veel väikesed. “Nii väheneb märgatavalt ka keskkonnareostus ning parandustööd on vähem kulukad,“ tõdeb Kruusmaa.
Reoveetorude läbimõõt seab selliste masinate suurusele väga ranged piirangud. Samuti peavad robotid olema nii targad, et suudavad päevi iseseisvalt hakkama saada. Maa all pole enamasti sidevõimalusi ega GPS signaali. Tihti puuduvad ka omavalitsustel täpsed teadmised, kuidas kanaĺisatsioonivõrku on aja jooksul arendatud, reoveetorud on aga ühetaolised keskkonnad, kus on harva lihtsalt eristatavaid maamärke.
“Nii maa all navigeerimiseks kui ka võimalike defektide tuvastamiseks kasutame masinõppealgoritme. Robotid on väiksed ning me ei saa kasutada piiramatut arvutusvõimsust, nagu saame teha näiteks suurte keelemudelite puhul, nt ChatGPT,” tõdeb ta. Just seetõttu on ka vaja, et roboti enda väike pardaarvuti suudaks andmeid töödelda, õppida ning nende pinnalt otsustada ja see nõuab hoopis teist tüüpi tehisaru.
Kanalisatsioonivõrgustiku digitaalne kaksik
Projekti tulemusena luuakse kanalisatsioonivõrgustiku digitaalne kaksik ehk mudel, mis on piisavalt täpne, et anda ettekujutus kanalisatsioonivõrgu hetkeolukorrast. Mudel aga võimaldab hooldus- ja parandustöid ette planeerida enne, kui need muutuvad aeganõudvaks ja kulukaks.
Projekt sai rahastuse väga tihedas konkurentsis Euroopa Komisjoni robootika ja tehisintellekti alamprogrammis, kus 105st taotlusest sai rahastuse vaid neli projekti.
TalTechi juhitavas projektis on 14 partnerit, nende hulgas näites Norra teadus- ja tehnoloogiaülikool, Sheffieldi ülikool ning mitmed Euroopa süvatehnoloogiafirmad. Projekti kestvus on neli aastat ning kogumaksumus on 8 miljonit eurot, millest TalTechi eelarve on 1,4 miljonit.
