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AI解析研究室

 

 

 AI解析研究室は、デジタルデータに対して深層学習方式(ディープラーニング)主体で、従来作業・業務の自動化および社会資本の高度利用・最適化を目的とする研究室です。このために、「AI解析技術研究」・「適応先検討」・「精度検証」の活動を通して、最先端のAI技術に追随し、適切な手法を選択・実験し、妥当性を証明します。

 

 

図1 AI解析研究室の研究概要
 
図1 AI解析研究室の研究概要
 
 
研究内容

 現在、「AI解析技術研究」・「適応先検討」・「精度検証」の対象として「防災・減災」、「社会資本の維持管理」、「社会資本の最適化」に取り組んでいます。研究内容は以下のとおりです。

 

 

防災・減災に関する研究

 

 我が国では地震や風水害などによる災害が毎年のように発生しております。これまでの国土保全ではハード対策が推進されてきましたが、近年はそれに加えソフト対策がより重視されるようになってきました。たとえば気象庁の緊急地震速報は各地の地震計のデータを基にいちはやく市民に地震の情報を伝えることで、被害の軽減に役立っています。
 地震計に限らず、近年はセンサーデータやカメラ画像、スマートフォンから収集されたデータなど大量の情報が生成されております。AI解析研究室ではこれらのビッグデータを解析することで防災・減災に寄与することを目的として研究を行っています。特に初動時の迅速な対応や判断を支援するため、膨大なデータの中からAIを用いた災害発生の検知や、災害対応に資する知識の獲得を目指しています。

 

図2 CCTVから災害検知の例
 
図2 CCTVから災害検知の例
図2 CCTVから災害検知の例
 
 
図3 災害検知モデルの適用イメージ
 
図3 災害検知モデルの適用イメージ

 

 

表 実績一覧

 発表年月  学会名  参考  論文名
 2018年6月3日  2nd Workshop on Data
 Mining for Energy
 Modelling and Optimization
 -  Dam Inflow Time Series
 Regression Models Minimising
 Lossof Hydropower Opportunities

 

 

社会資本の維持管理に関する研究

 我が国では道路や河川などの社会資本(インフラ)は高度経済成長期を中心に集中的に整備されたため、現在多くの構造物の老朽化が進んでおり、適切な点検や補修といった維持管理の重要性はますます高まっています。
 増加する維持管理の需要に対して、インフラ維持管理の財源となる税収は人口減少・少子高齢化によって大幅な増加は見込めず、限られた予算で効率的にインフラの維持管理を行うことが課題となっています。
 AI解析研究室ではこれまで人手で行ってきたインフラの点検や診断にAIを活用することで、作業の効率化・高度化および作業者の個人差をなくすことを目的として研究を行っています。
 一例として、AI解析研究室の研究成果を用いてコンクリート護岸の劣化をAIで判定するためのソリューションGoganGoが開発されております。また護岸以外のインフラについても対象を広げるための研究を続けています。

 

 

GoganGoについて詳しくはこちら

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