トンネル切羽地質の自動評価システム、AIの画像認識技術を活用 画像 トンネル切羽地質の自動評価システム、AIの画像認識技術を活用

IT業務効率

 安藤ハザマは20日、日本システムウエアと、山岳トンネル工事で切羽の地質状況を人工知能(AI)を使って自動で評価するシステムを共同開発し、試験運用を始めたと発表した。AIの画像認識技術を活用し、切羽の写真から岩盤の工学的特性を評価する。トンネル2カ所でAIの学習を完了し、切羽の写真から岩盤の工学的特性を推定する弾性波速度を8割以上の認識率で特定できることを確認した。施工時の地山判定の省人化・高度化につながる。
 山岳トンネル工事では、調査・設計時点で広範囲の地質状況を詳細に把握することは難しい。このため、施工段階で切羽の地質状況を直接確認することにより、事前に想定していた地質と実際との差異を評価し、状況に応じて支保パターンの変更や追加対策工を検討することが欠かせない。
 開発した「トンネル切羽AI自動評価システム」は、現場で岩盤を撮影し、Deep Learning(深層学習)機能を搭載した検査機器にデータを送る。この検査機器はデータセンターの機械学習サーバーと連動し、サーバーにデータを蓄積。これまでの施工データや計測データを基に学習したデータをサーバーから検査機器に送り、現場での地山判定に役立てる。
 開発に当たっては、安藤ハザマ独自の掘削発破を用いた坑内弾性波探査手法「TFT探査」で得られた切羽の弾性波速度と、その地点の切羽写真を使ったAIの機械学習を、掘削に伴い変化する多数の切羽で実施した。
 これにより、地質専門技術者が経験的に把握している新鮮岩から弱風化岩、風化岩へと変化する岩盤の外観と、弾性波速度との関係をAIが精度よく認識することを確認した。
 今後、試験運用の結果を基に、支保パターンをはじめ、余掘りや掘り残し部を最小限にする最適な火薬量の設定などでも自動評価の精度を高めていく。このシステムを全トンネル現場と連動して適用できるシステムへ進化させると同時に、他工種や地質以外の工学的特性の自動評価への適用についても検討を進める。

安藤ハザマら2社/トンネル切羽地質の自動評価システム開発/AIの画像認識技術活用

《日刊建設工業新聞》

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