Pro přehrání dalších podcastů se prosím registrujte.

Aplikace je ZDARMA. Váš email potřebujeme pouze k tomu, abychom vám mohli vybírat podcasty přesně na míru. Budete moci odebírat podcasty, hledat osobnosti a témata napříč podcasty, aby vám neunikl žádný zajímavý rozhovor.

Vyzkoušejte vaše osobní rádio. Děkujeme, Team Youradio Talk.

Obrázek epizody Václav Nežerka, Tomáš Zbíral (ČVUT) | Co dokáže AI ve stavebnictví (a co ještě ne). Jak vychovat ze studentů výzkumníky. Základní výzkum je dlouhodobě podfinancovaný.

Václav Nežerka, Tomáš Zbíral (ČVUT) | Co dokáže AI ve stavebnictví (a co ještě ne). Jak vychovat ze studentů výzkumníky. Základní výzkum je dlouhodobě podfinancovaný.

Obrázek epizody Václav Nežerka, Tomáš Zbíral (ČVUT) | Co dokáže AI ve stavebnictví (a co ještě ne). Jak vychovat ze studentů výzkumníky. Základní výzkum je dlouhodobě podfinancovaný.

Poslechněte si podcast

Dnes

1 hod 9 min

Státy vykazují, že se recykluje skoro všechen stavební odpad. Realita je jiná: velká část končí jen jako zavážka, ne jako plnohodnotný recyklát. A přitom stavebnictví tvoří víc než třetinu veškerého odpadu v EU, víc než kterýkoli jiný obor.

V novém díle Synthetic Minds ukazujeme, jak s tím pomáhá AI třídicí linka, která z kamery pozná fragmenty suti a v reálném čase je roztřídí. Řeč ale byla i o dalších věcech, které se stavebnictvím řešíme s ČVUT: od 3D modelů budov z laserových skenů až po otázku, jak ze studentů a juniorů vychovávat výzkumníky.

Hosté jsou Doc. Václav Nežerka a Ing. Tomáš Zbíral z Fakulty stavební ČVUT. Václav vede výzkum třídicí linky v našem společném projektu AI Cycle a stojí i za spin-offem dalšího společného projektu Constriq, který ze skenů budov staví 3D modely. Tomáš u projektu AI Cycle vede trénování modelů.

Společně s BigHub vyvíjejí linku, která nahradí ruční a nebezpečné dotřiďování stavební suti: kamera a model strojového učení určí materiál, tryska ho vyfoukne do správné hromady a model se dá přetrénovat na míru každé lokalitě. Cíl je jednoduchý: z odpadu, který má často nulovou nebo zápornou hodnotu, udělat kamenivo, které se vrátí do nových staveb.


V epizodě zazní:

✅ Proč státy vykazují 99% třídění, ale velká část je jen zavážka

✅ Jak linka pozná a roztřídí fragment suti za jednu sekundu

✅ Proč je „přesnost modelu" u recyklace zavádějící metrika

✅ Jak tým obešel drahá trénovací data metodou copy-paste

✅ Proč je skoro každý projekt strojového učení ve skutečnosti výzkum

✅ Kde končí základní výzkum a proč je podle hostů podfinancovaný

✅ Jak ze skenu budovy vzniká 3D model za sekundy místo dnů

✅ Proč je dnešní AI spíš „mimozemská" než umělá a jak z juniorů dělat senioryModeruje Jan Kabát (Head of Sales, BigHub).


Synthetic Minds je podcast BigHubu o reálném nasazení umělé inteligence, ne o teorii.


Související case study: AI třídicí linka pro Envisan-Gem a ČVUT: bighub.ai/case-studies/ctu-envisangemOdebírejte Synthetic Minds a sledujte, jak se AI dostává z prezentací do provozu.


Více o BigHub 🖥 www.bighub.ai

Linkedin 👥 www.linkedin.com/company/bighub

Kontakt ✉️ info@bighub.ai

Popis podcastu

Bavíme se s lidmi, kteří AI a jiné inovace skutečně nasazují – v boardroomu, v produktech, v operativě. Řešíme, co to stojí, co to přinese, kde to drhne a kde to naopak mění hru. Zajímá nás strategie, exekuce, návratnost i organizační změna. Jak postavit AI roadmapu. Jak zvládnout governance. Jak dostat inovace z pilotu do produkce. A jak u toho neztratit zdravý rozum. Synthetic Minds je pro lidi, kteří chtějí dělat inovace s opravdovým dopadem na byznys.