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川崎地質/路面下空洞探査にAI活用/解析受託サービス開始

 川崎地質は、AI(人工知能)を活用した路面下空洞解析技術を開発した。地中レーダー探査装置で収集する膨大な画像データをAIで解析し、道路陥没の原因となる地下空洞を専門技術者より早く的確に発見する。空洞の判定時間は目視で行う場合の10分の1に短縮するという。4日から道路や下水道の管理者、解析担当者向けに解析受託サービスを始めた。
 地中レーダー探査では、道路下の空洞とともに、下水道管などの地下埋設物の存在を電磁波の反射波形(異常反応)として捉え、道路陥没につながる空洞反応を複数の専門技術者が従来の経験を頼りに目視で判定している。このため解析時間が長くなり、空洞を見逃すこともあった。
 空洞判定技術の核となるAIには、富士通の深層学習基盤サービス「Zinrai(ジンライ)ディープラーニング」を利用した。地中レーダで取得したすべての異常反応を画像と波形変化の両面から機械学習させて、その学習効果を基に構築した推論システムを活用して空洞の可能性がある反応を自動で判定する。AIによって解析作業の効率化を図り、判定結果の客観性を担保する。同社が技術検証を行った結果、専門技術者が画像を目視で判定した場合に比べ的確に空洞反応を識別し、判定時間も10分の1にまで短縮した。
 同社は今後、空洞の判定確率を高めるとともに、計測と同時に評価結果が得られる「リアルタイム判定」技術の開発を進める。地中レーダー探査装置の小型化・軽量化と低価格化も図り、路面下空洞探査が素早く簡易にできるサービスの提供を目指す。最先端の路面下空洞探査技術として海外にも展開する。

(日刊建設工業新聞様より引用)