Robot edili: l'edilizia automatizzata può risolvere la crisi abitativa globale? / Builder bots: Can automated construction solve the global housing crisis?
Robot edili: l'edilizia automatizzata può risolvere la crisi abitativa globale? / Builder bots: Can automated construction solve the global housing crisis?
Segnalato dal Dott. Giuseppe Cotellessa / Reported by Dr. Giuseppe Cotellessa
Forse nessun problema illustra meglio le difficoltà economiche odierne e l'erosione del contratto sociale della crisi abitativa globale. Secondo un recente rapporto di UN-Habitat, circa 3 miliardi di persone – quasi il 40% della popolazione mondiale – non hanno accesso ad un alloggio adeguato. Ed il problema si aggrava di anno in anno. In poco più di un decennio, la carenza di alloggi è aumentata del 30%, passando da circa 201 milioni di unità nel 2010 ad oltre 268 milioni nel 2023.
Naturalmente, la crisi si manifesta in modo diverso a seconda delle regioni. In molte parti del mondo in via di sviluppo, i rapidi spostamenti demografici dalle zone rurali a quelle urbane hanno superato la capacità di offerta abitativa, con conseguente aumento degli insediamenti informali. In Europa e Nord America, la crescita dei redditi è rimasta molto indietro rispetto ai prezzi degli immobili, mentre l'offerta di alloggi sociali è diminuita in modo generalizzato, causando gravi carenze ed un aumento dei senzatetto. Per affrontare il problema a livello globale, UN-Habitat stima che da qui al 2030 sarebbe necessario costruire 96.000 alloggi a prezzi accessibili ogni giorno.
"Il problema che ci troviamo ad affrontare è che ogni bene materiale è incomparabilmente più accessibile per noi rispetto a quanto lo fosse per i nostri genitori e per i loro genitori. Tutto: cibo, vestiti, elettronica, automobili, con l'unica eccezione degli immobili", ha dichiarato Rodion Shishkov, CEO e co-fondatore dell'azienda di tecnologia per l'edilizia All3, a The Engineer.
"E non è una cosa casuale. È un fenomeno talmente fondamentale che inizia ad influenzare le dinamiche sociali. Alloggi inaccessibili significano meno famiglie. Meno famiglie, meno figli, la popolazione invecchia, l'economia inizia a rallentare per questo motivo. E alla base di tutto ciò c'è la bassa efficienza."
Il settore delle costruzioni soffre da tempo di problemi di produttività, rimanendo indietro rispetto ad altri settori in cui l'automazione è diventata la norma. Le cause delle crisi abitative possono essere molteplici e varie, ma questo divario di produttività ha indubbiamente giocato un ruolo fondamentale nella catastrofica carenza di alloggi che il mondo si trova ad affrontare oggi.
"Constatiamo un enorme divario di produttività, e non si tratta di un divario marginale", ha affermato Shishkov. "Il settore delle costruzioni è tre volte più indietro rispetto al resto dell'economia".
Secondo Shishkov, diversi fattori sono alla base del calo di produttività nel settore edile. In primo luogo, la natura stessa del settore è basata su progetti. Anche quando si costruiscono case standardizzate all'interno di un grande complesso residenziale, ogni singolo lotto presenta probabilmente problematiche diverse, rendendo più difficile la standardizzazione e la produzione industriale.
Questo ci porta al secondo problema, ovvero i gruppi dispersi ed isolati che devono riunirsi ogni volta per realizzare questi progetti "unici". Carpentieri, muratori, idraulici, elettricisti: a volte lavorano fianco a fianco, a volte ostacolati dagli impegni altrui. Quando una casa è finalmente completata, questi specialisti generalmente prendono strade diverse per lavorare al progetto successivo, anch'esso unico. La conoscenza non si accumula, quindi l'efficienza non migliora. Nel raro caso in cui venga proposta un'innovazione, è probabile che incontri resistenza. "Immaginate che uno di questi partecipanti porti un'innovazione", ha detto Shishkov. "Un robot per la posa dei mattoni, per esempio. Per tutti gli altri coinvolti nel progetto, questo robot diventa un problema. Devono adattarsi alla sua infrastruttura, ai suoi orari. Il problema è che non ne traggono alcun vantaggio."
All3 punta a rivoluzionare il modello costruttivo tradizionale, automatizzando la progettazione, la produzione e l'assemblaggio delle case, con ogni fase del processo strettamente integrata. Il processo inizia con un software basato sull'intelligenza artificiale che progetta gli edifici in base ai vincoli, alle normative ed alle caratteristiche specifiche del sito, ottimizzato per il resto della suite tecnologica di All3.
La fase successiva è la produzione, dove fabbriche robotizzate altamente automatizzate realizzano i pannelli in legno secondo i progetti generati dall'intelligenza artificiale. Questi pannelli vengono poi trasportati in cantiere, dove Mantis, il robot da costruzione a gambe appositamente progettato da All3, si occupa dell'assemblaggio, del fissaggio, della finitura e dell'ispezione della struttura. Controllando l'intero processo, dall'inizio alla fine, l'azienda mira a ottimizzare la produzione, riducendo la complessità in termini di materiali, connettori e una vasta gamma di altri parametri di progettazione.
"Progettiamo solo gli elementi del processo che sono supportati dal resto della tecnologia, e poi progettiamo la soluzione ottimale", ha affermato Shishkov.
Il prototipo di fabbrica automatizzata di All3 si trova in Serbia, all'interno del centro di sviluppo tecnologico dell'azienda. Qui, un team di robot svolge una serie di compiti, dalla fresatura del legno e l'integrazione di accessori in acciaio, all'inserimento di sistemi ingegnerizzati ed elementi in cemento nei pannelli di legno. I robot industriali standard risulterebbero familiari a chiunque abbia visitato un moderno stabilimento automobilistico, sebbene un'analisi più attenta rivelerebbe alcune differenze fondamentali nei processi.
"Non esiste un'unica linea di produzione", ha spiegato Shishkov. "I robot sono organizzati in celle anziché in una linea di produzione, e i diversi elementi seguono percorsi differenti tra queste celle. Si tratta di una produzione continua, ma il risultato è un flusso di elementi personalizzati anziché serializzati."
È l'intelligenza artificiale che rende possibile la gestione di questo nuovo livello di complessità.
Rodion Shishkov - Amministratore delegato, ALL3
All3 afferma che un singolo stabilimento di 10.000 metri quadrati, gestito da soli 20 dipendenti, sarà in grado di produrre fino a 150.000 metri quadrati di spazi abitativi all'anno. A coordinare questa complessa automazione è un software basato sull'intelligenza artificiale che Shishkov definisce il "segreto del successo" dell'azienda. Secondo il fondatore, circa 10 anni fa aveva tentato di implementare un'infrastruttura robotica simile per un'altra azienda, ma si era scontrato con i limiti tecnologici dell'epoca. I progressi nell'intelligenza artificiale hanno ora permesso a questo tipo di automazione non lineare, basata su celle, di diventare realtà.
"Facciamo un salto di otto o dieci anni", ha detto Shishkov. "Quello che avevo cercato di costruire con 200 persone, senza riuscirci, ora lo abbiamo realizzato con 15 o 20 persone in un paio d'anni... è l'intelligenza artificiale che rende possibile la gestione di questo nuovo livello di complessità."
Una volta che i componenti su misura vengono consegnati al cantiere, entra in gioco il livello successivo di automazione. Mantis, il robot di assemblaggio a quattro zampe di All3, è dotato di una serie di strumenti riconfigurabili che gli consentono di installare, fissare, rifinire e ispezionare in modo autonomo. Il robot può sollevare carichi superiori a 100 kg ed è equipaggiato con un braccio telescopico di 4 metri, che gli permette di costruire in altezza e realizzare edifici a più piani. Mantis è considerato il primo robot di questo tipo progettato specificamente per i cantieri edili reali.
"Si tratta di un robot che stiamo sviluppando interamente internamente, non perché ci piaccia sviluppare tutto da zero, ma specificamente perché il tipo di macchina di cui abbiamo bisogno semplicemente non esiste", ha affermato Shishkov. "Ci serve un robot in grado di muoversi in un ambiente costruito per le persone, il che significa scale, porte strette... deve poter stare fermo su un piano mentre si costruisce quello successivo."
All3 ha identificato circa 20 famiglie di operazioni che Mantis dovrà eseguire per raggiungere un livello di automazione del sito prossimo al 95%. Per i primi siti in Germania, dove All3 si sta preparando per le prime installazioni, ciò si limiterà a una o due attività rudimentali. Nel tempo, operazioni più complesse verranno gradualmente aggiunte al set di competenze del robot. "Puntiamo a raggiungere 20 famiglie entro il primo trimestre del 2028", ha affermato Shishkov.
Mentre All3 punta a rivoluzionare l'intero modello di costruzione, la startup britannica Automated Architecture (AUAR) adotta un approccio più mirato. Fondata in risposta agli stessi problemi strutturali che hanno ostacolato la costruzione di case per decenni, utilizza una combinazione simile di progettazione edilizia basata sull'intelligenza artificiale e produzione robotizzata di telai in legno.
"Siamo nati da circa 15 anni di lavoro su questo problema", ha dichiarato Mollie Claypool, co-fondatrice e CEO di AUAR, a The Engineer. "Come si possono realizzare alloggi di qualità a un prezzo accessibile senza chiedere ai costruttori di assumersi un'enorme quantità di rischi? E come si può fare in modo da creare case più sostenibili e convenienti?"
Fondata nel 2019 da Claypool e dal collega architetto Gilles Retsin, AUAR è stata plasmata dalle rispettive specializzazioni dei co-fondatori in automazione e teoria dei sistemi. Come per All3, il software basato sull'intelligenza artificiale è alla base della tecnologia, influenzando la progettazione degli edifici fin dalle prime fasi. La differenza tra le due aziende risiede nel processo produttivo. Sebbene entrambe utilizzino la robotica per produrre telai in legno, AUAR implementa la tecnologia direttamente nei cantieri edili in microfabbriche.
"La prima osservazione che abbiamo fatto analizzando il settore abitativo è che le abitazioni sono sempre legate al territorio e, di conseguenza, anche le costruzioni lo sono", ha affermato Claypool. "Quindi è necessario sviluppare un modello più decentralizzato e interconnesso, un vero e proprio ecosistema che possa essere localizzato, ma che sia comunque in grado di fornire le tipologie di abitazioni necessarie a livello locale e in diverse regioni."
Le microfabbriche containerizzate eseguono il taglio robotizzato di pareti, pavimenti e tetti in legno, che vengono poi assemblati in telai completi in meno di 12 ore. Secondo AUAR, le microfabbriche possono ridurre la manodopera in loco per questa fase della costruzione di una casa fino al 75%. Una volta eretti i telai, interviene la manodopera umana per completare la costruzione.
"Ci sono diversi elementi, elementi modulari che si combinano per creare e ottenere efficienze in termini di produzione di pannelli", ha affermato Claypool. "Abbiamo sviluppato un sistema di taglio automatizzato che lavora con il braccio robotico, così come un tavolo automatizzato. E invece di avere le azioni lineari che si vedono, ad esempio, in un assemblaggio manifatturiero o automobilistico, abbiamo azioni non lineari che possono avere luogo, il che significa che abbiamo un livello davvero elevato di efficienza e produttività."
Le microfabbriche sono gestite e controllate da Master Builder, il "software di intelligenza artificiale fisica" di AUAR che supervisiona il processo di costruzione dalla progettazione alla produzione e all'assemblaggio, integrando il feedback proveniente dal cantiere durante la fase di costruzione. Facendo eco a Shishkov, Claypool ha sottolineato l'importanza dell'IA come tecnologia abilitante, in grado di facilitare una complessità che sarebbe stata semplicemente impensabile solo pochi anni fa.
"Master Builder è il cervello e la microfabbrica è il muscolo", ha affermato. "Abbiamo un feedback in tempo reale che viene integrato nell'intera sequenza di produzione, dalla progettazione alla produzione, consentendoci di reagire a fattori come la variabilità dei materiali, i flussi di lavoro in cantiere, le indicazioni di produzione, insomma tutto ciò che accade all'interfaccia tra ciò che facciamo e le esigenze del cantiere."
La nostra strategia è sempre stata: non operare in laboratorio, ma su progetti reali... è così che si impara, è così che si capisce di cosa ha bisogno il mercato dal prodotto.
Mollie Claypool - co-fondatrice e CEO, AUAR
Le microfabbriche di AUAR opereranno secondo un modello di servizio, con la tecnologia di proprietà dell'azienda e dislocata nei cantieri edili in base alle necessità. I responsabili di produzione di AUAR saranno presenti in loco per supervisionare il flusso dei materiali, effettuare controlli di qualità e la manutenzione ordinaria. Per interventi di manutenzione e risoluzione di problemi più complessi, potranno essere inviati tecnici specializzati in robotica.
Ad oggi, AUAR ha realizzato cinque implementazioni, i cui risultati confermano i risparmi di manodopera e di costi dichiarati. L'azienda ha inoltre sviluppato ben quattro versioni della sua microfabbrica in soli tre anni, a dimostrazione di una rapida curva di apprendimento e della capacità di rispondere alle complesse esigenze del settore. "La nostra strategia è sempre stata: non operare in laboratorio, ma su progetti reali", ha affermato Claypool. "È così che si impara, è così che si comprende di cosa ha bisogno il mercato dal prodotto."
Ciò di cui il mercato ha più bisogno è una riduzione dei costi, un obiettivo che per lungo tempo è sembrato irrealizzabile. L'automazione e l'intelligenza artificiale offrono ora un barlume di speranza, con aziende come AUAR e All3 che puntano a invertire decenni di stagnazione, bassa produttività, aumento dei costi e generazioni di persone in tutto il mondo escluse dal mercato degli alloggi a prezzi accessibili.
Per il settore edile, l'accessibilità economica è diventata una questione esistenziale. È diffusa la convinzione – indubbiamente vera in alcuni casi – che i costruttori stiano prosciugando le risorse della popolazione, ricavando enormi profitti da alloggi di scarsa qualità. Secondo Shishkov, la realtà è raramente così semplice, e i costruttori sono sempre più incapaci di offrire alloggi dignitosi a un prezzo accessibile per l'acquirente medio. Si tratta di un problema sistemico, un fallimento economico e tecnologico che minaccia sia il futuro del settore edile sia il tessuto stesso delle nostre società.
"Le persone non se lo possono più permettere", ha affermato Shishkov. "Il costo che veniva loro imposto storicamente è ora insostenibile... e stiamo iniziando a percepire non solo tutte le conseguenze sociali e politiche di ciò, ma questa diventa anche una questione di sopravvivenza per il settore stesso. Se non si vende, non c'è motivo di costruire. Se non si costruisce, non si può esistere come sviluppatori immobiliari o come costruttori."
ENGLISH
AI and robotics are converging to address the systemic failure to provide affordable housing for the world’s population. Andrew Wade reports.
Perhaps no issue better illustrates today’s economic woes and the erosion of the social contract than the global housing crisis. According to a recent UN-Habitat report, some 3 billion people – nearly 40 per cent of the world’s population – lack access to adequate housing. And it’s a problem getting deeper by the year. In just over a decade, housing shortages have risen by 30 per cent, from around 201 million units in 2010 to more than 268 million in 2023.
Naturally, the crisis manifests differently across regions. In many parts of the developing world, rapid demographic shifts from rural to urban living have outpaced housing provision, resulting in more informal settlements. In Europe and North America, income growth has massively lagged behind property prices, while the supply of social housing has also broadly declined, leading to major shortages and a rise in homelessness. To address the issue on a global level, UN-Habitat estimates that 96,000 affordable homes would need to be built every day between now and 2030.
“The problem we are facing is every material asset is incomparably more affordable to us than it was to our parents and to their parents. Everything - food, clothes, electronics, cars – the only exception: real estate,” Rodion Shishkov, CEO and co-founder of construction technology company All3, told The Engineer.
“And it is not a random thing. It’s so basic that it starts to influence social dynamics. Unaffordable housing means less families. Less families, less kids, the population grows older, economics starts to slow down because of that. And behind all of that is low efficiency.”
Construction has long had a productivity problem, trailing in the wake of other industries where automation has become the default. The forces behind housing crises can be many and varied, but this productivity gap has undoubtedly played a fundamental role in the catastrophic housing shortfall facing the world today.
“We see this huge gap in productivity and it’s not marginal,” said Shishkov. “Construction lags behind the rest of the economy like threefold.”
According to Shishkov, there are several factors underlying construction’s productivity failure. Firstly, the nature of the sector is project-based. Even when building cookie-cutter homes across a large development, each individual plot is likely to throw up different challenges, making standardisation and industrial production more difficult.
This feeds into problem number two, which is the dispersed and siloed teams that must come together to build these ‘unique’ projects each time. Carpenters, bricklayers, plumbers, electricians - sometimes working alongside each other, sometimes hampered by another’s schedule. When a house is eventually completed, these specialists generally go their separate ways to work on the next unique project. Knowledge doesn’t compound, so efficiency doesn’t improve. In the rare case where innovation might be proposed, it is likely to be met with resistance. “Imagine one of those participants brings some innovation,” said Shishkov. “Some bricklaying robot, for example. For everyone else in the project, this robot becomes a pain in the ass. They need to work around its infrastructure, around its schedules. The problem is they don’t have any upside.”
All3 is aiming to radically alter this traditional construction model, bringing automation to the design, manufacture and assembly of homes, with each link in the chain closely aligned. The process begins with AI-powered software that designs buildings in accordance with specific site constraints, regulations and features, optimised for the rest of All3’s technology stack.
The next step is manufacture, where highly automated robot factories produce the timber panels set out in the AI plans. These panels are then transported to site, where All3’s bespoke legged construction robot, Mantis, assembles, fastens, finishes and inspects the structure. By controlling the process top to bottom, the company is aiming to streamline production, reducing complexity when it comes to materials, connectors, and a whole host of other design parameters.
“We only design the elements within the process that are supported by the rest of the tech, and then we design the optimal solution,” said Shishkov.
All3’s prototype automated factory is located in Serbia, within the company’s technology development centre. Here, a team of robots performs a range of tasks, from milling wood and integrating steel attachments, to embedding engineered systems and concrete elements in the timber panels. The off-the-shelf industrial robots would be familiar to anyone who has been inside a modern automotive plant, albeit closer inspection would reveal some fundamental differences in process.
“There is no single production line,” Shishkov explained. “Robots are organised in cells rather than a line, and then different elements take different routes between those cells. It’s a continuous production, but the result is a flow of bespoke elements rather than serial.”
It’s artificial intelligence that makes managing that new level of complexity possible.
Rodion Shishkov - CEO, ALL3
All3 claims that a single 10,000 sqm facility, operated by just 20 employees, will be capable of fabricating up to 150,000 sqm of living space per year. Coordinating this complex automation is an AI-powered software layer that Shishkov refers to as the company’s ‘secret sauce’. According to the founder, he attempted to roll out a similar robotic infrastructure for a different company about 10 years ago, but bumped up against what was technologically possible at the time. Advances in AI have now allowed this type of non-linear, cell-based automation to become a reality.
“Fast forward some eight to 10 years later,” said Shishkov. “What I had been trying to build with 200 people and didn’t succeed, we have now built with like 15 to 20 people in a matter of a couple of years…it’s artificial intelligence that makes managing that new level of complexity possible.”
Once the bespoke components are delivered to their construction site, the next layer of automation takes over. Mantis, All3’s four-legged assembly robot, has a suite of reconfigurable tools that allow it to install, fasten, finish, and inspect autonomously. The robot can lift loads in excess of 100kg and is equipped with a 4m telescopic reach, enabling it to build upwards and construct multi-storey units. Mantis is claimed to be the first robot of its kind specifically designed for real-world construction sites.
“It’s a robot we are fully developing in-house, and not because we are fans of developing everything, but specifically because the kind of machine we need just doesn’t exist,” said Shishkov. “We need a robot that would be able to navigate an environment that is being built for people, meaning stairs, meaning narrow doors…it needs to stand on one floor while building the next.”
All3 has identified around 20 families of operations that Mantis will need to perform to achieve site automation approaching 95 per cent. For the initial sites in Germany, where All3 is gearing up for its maiden builds, this will be limited to one or two rudimentary tasks. Over time, more complex operations will be incrementally added to the robot’s skillset. “We are looking to achieve 20 families by the first quarter of 2028,” said Shishkov.
Whereas All3 is aiming to upend the entire construction model, UK startup Automated Architecture (AUAR) is taking a more targeted approach. Founded in response to the same structural issues that have held back homebuilding for decades, it uses a similar blend of AI-powered building design and robotic manufacture of timber frames.
“We were born out of about 15 years, really, of working on this problem,” Mollie Claypool, co-founder and CEO at AUAR, told The Engineer. “How do you deliver good housing at a good price without asking homebuilders to take on a tonne of risk? And how do you do that in a way that creates more sustainable and affordable homes?”
Set up by Claypool and fellow architect Gilles Retsin in 2019, AUAR has been shaped by the co-founders’ respective specialisations in automation and systems theory. As with All3, AI-powered software underpins the technology, informing building design from the outset. Where the companies differ is with the manufacturing process. Though both use robotics to produce timber frames, AUAR deploys the technology directly to construction sites in microfactories.
“The first observation that we made when we looked at housing is that housing is always local and construction is always local as a result,” said Claypool. “So you have to develop a model which is more decentralised and more networked, more of an ecosystem that can be localised, but still be able to deliver the kinds of homes that are needed locally and across many different kinds of regions.”
The containerised microfactories carry out robotic cutting of timber walls, floors and roofs that are then assembled into full timber frames in under 12 hours. According to AUAR, the microfactories can reduce on-site labour for this phase of homebuilding by up to 75 per cent. Once the frames are up, human labour comes in to complete the build.
“There are multiple elements, modular elements that come together to make and gain the efficiencies in terms of panel production,” said Claypool. “We have developed an automated saw system that works with the robot arm, as well as an automated table. And instead of having the linear actions that you would see on, say, a manufacturing or automotive assembly, we have nonlinear actions that can take place, which means that we have a really high level of efficiency and throughput.”
The microfactories are instructed and controlled by Master Builder, AUAR’s ‘software physical AI’ that oversees the construction process from design through production and assembly, incorporating feedback from the site as the build takes place. Echoing Shishkov, Claypool highlighted the importance of AI as an enabling technology, facilitating complexity that simply wouldn’t have been possible just a few years ago.
“Master Builder’s the brain and the microfactory is the muscle,” she said. “We have real-time feedback that gets baked into the entire production sequencing, all the way from design to manufacture, so it allows responsiveness to things like material variability, site workflows, production cues, things that happen at that interface between what we do and what the site needs.”
Our strategy has always been: don’t operate in a lab, operate on real projects....that’s how you learn, that’s how you understand what the market needs from the product.
Mollie Claypool - co-founder and CEO, AUAR
AUAR’s microfactories will operate under a service model, with the technology owned by the company and deployed to construction sites as needed. Production managers from AUAR will be on-site to oversee the flow of materials, as well as perform quality assurance checks and day-to-day maintenance. For more complex maintenance and troubleshooting, robotics field engineers can be dispatched.
To date, AUAR has had five deployments, with results backing up the claimed labour and cost savings. The company has also rattled out four iterations of its microfactory in just three years, illustrating both a steep learning curve and an ability to respond to the sector’s complex demands. “Our strategy has always been: don’t operate in a lab, operate on real projects,” said Claypool. “And that’s how you learn, that’s how you understand what the market needs from the product.”
What the market needs above all else is lower costs, something that has long seemed a pipe dream. Automation and AI now present a sliver of hope, with companies like AUAR and All3 aiming to reverse decades of stagnation, low productivity, rising costs, and generations of people around the world locked out of affordable housing.
For the construction sector itself, affordability has become an existential issue. There is a widely held perception – no doubt true in some cases – that property developers are bleeding the populace dry, creaming huge profits from sub-par housing. According to Shishkov, the reality is rarely this simple, with developers increasingly unable to deliver decent housing for a price that average buyers can meet. It’s a systemic issue, an economic and technological failure that threatens both the future of the building industry and the very fabric of our societies.
“People can’t actually cannot afford it anymore,” said Shishkov. “The cost that was relayed to them historically is unbearable now...and we are starting to not only feel all the social, political results of that, but also this becomes a question of survival for the industry per se. If you cannot sell, there is no reason for you to build. If you don’t build, you won’t exist as a real estate developer or as a constructor.
Da:
https://www.theengineer.co.uk/content/in-depth/builder-bots-can-automated-construction-solve-the-global-housing-crisis?rcip=giuseppecotellessa%40libero.it&utm_campaign=Daily%20Bulletin%20-100726%20-%20Friday&utm_content=&utm_term=https%3A%2F%2Fwww.theengineer.co.uk%2Fcontent%2Fin-depth%2Fbuilder-bots-can-automated-construction-solve-the-global-housing-crisis&utm_medium=email&utm_source=The%20Engineer
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