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車両通過時に生じる橋の変形の動画より劣化を推定する「橋梁劣化推定AI」を開発

目視や打音による橋梁点検では技術者の技量により判断に差異

2019年12月5日、株式会社NTTドコモ(以下、ドコモ)と国立大学法人京都大学(以下、京都大学)は、AIで橋の劣化を推定できる「橋梁劣化推定AI」(以下、同技術)を開発し、実証実験を、富山市の八尾大橋において2019年12月9日(月曜)から2020年9月30日(水曜)の期間実施すると発表した。
国内で多くを占める10~30m程度の長さの橋梁の老朽化を点検する際は、目視や打音による方法が一般的であるが、結果の判断は技術者の技量により差異の生じることがあるうえに、経験豊富な技術者の不足や、点検する際に足場を設置するためのコストが高いことなどが課題となっている。
また、近年は、ドローンなどを活用して撮影した画像を解析して、表面のひびわれや腐食などを検出する点検方法が開発されているが、表面にひびなどが現れる時点ですでに重大な損傷になっていることが多く、早期補修のために活用することは困難だ。
このようななか、両者は、車両が橋梁上を走行する際の橋梁の複数点のたわみから橋梁劣化を推定する同技術を開発した。

「橋梁劣化推定AI」の概要

橋梁を車両が通過する際の橋梁のたわみは、車両の重量とともにひびなどの劣化の影響を受ける。
同技術では、橋梁と橋梁上を走行する車両を動画撮影し、車両の重量と橋梁の複数点のたわみ(変位)から、橋梁の劣化の程度をAI(機械学習)で推定する。
この際、車両通行量や設置環境など、それぞれの橋梁の状況が異なるため、定期点検やモニタリングで橋梁ごとのデータを蓄積・学習することで、AIによる推定精度が向上すると期待される。
なお、京都大学では、模型橋梁実験により、橋梁上を走行する車両の重量と、橋梁の複数点のたわみを同時に推定できることを確認し、模型橋梁上の異常を検出することにも成功したとのこと。
一方、ドコモは、橋梁劣化推定AIの技術開発を担当する。
(画像はNTTドコモ報道発表資料より)

▼外部リンク

株式会社NTTドコモ 報道発表資料
https://www.nttdocomo.co.jp/

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