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» 2017年08月04日 08時00分 UPDATE

人工知能ニュース:インフラ老朽化の点検作業時間をAIで10分の1に短縮、無料公開で評価へ (1/2)

NEDOは、表面に汚れや傷がある状態でも、幅0.2mm以上のコンクリートのひび割れを80%以上の高精度で検出するシステムを開発した。橋梁やトンネルなどの点検に関わる作業時間を現在の約300分から10分の1の30分に短縮できるという。Webサービスとして同システムを無料公開し、検出精度や作業効率などの有効性を検証する。

[朴尚洙,MONOist]

 新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)は2017年8月3日、東京都内で会見を開き、表面に汚れや傷がある状態でも幅0.2mm以上のコンクリートのひび割れを80%以上の高精度で検出するシステムをAI(人工知能)を活用して開発したと発表した。同日から2019年3月末まで、Webサービスとして同システムを無料公開し、検出精度や作業効率などの有効性を検証する。同システムの実用化により、橋梁やトンネルなどの点検に関わる作業時間を現在の約300分から10分の1の30分に短縮できるという。

ひび割れ検出Webサービスの利用イメージ ひび割れ検出Webサービスの利用イメージ(クリックで拡大) 出典:NEDO

 今回の発表は、2014〜2018年度の5カ年で進めている「インフラ維持管理・更新等の社会課題対応システム開発プロジェクト」の研究成果の1つとなる。2014〜2016年度の3年で研究開発を終え、2017〜2018年度の2年間で実証を進めることになる。NEDOからの委託により、首都高技術、産業技術総合研究所(AIST)、東北大学が共同で研究開発を進めてきた。

進むインフラの老朽化と人材不足、しかし点検はほぼ手作業

 国内の高速道路や橋梁、トンネルといったインフラの多くは、老朽化のめどとなる建設後50年を経過しようとしている。老朽化の結果として使えなくなる前に、修繕できれば寿命を延ばすことも可能だが、これらのインフラの維持や検査に従事する技術者や作業者の数は大幅な減少が見込まれている。

 NEDOのインフラ維持管理・更新等の社会課題対応システム開発プロジェクトでは、老朽化が加速するとともに人手不足も進む中でもインフラの維持管理や更新が可能になる新たな技術の開発を進めている。開発テーマは「インフラ状態モニタリング用センサシステム開発」「イメージング技術を用いたインフラ状態モニタリングシステム開発」「インフラ維持管理用ロボット技術・非破壊検査装置開発」の3つで、今回開発したシステムは「イメージング技術を用いたインフラ状態モニタリングシステム開発」に対応するものだ。

「インフラ維持管理・更新等の社会課題対応システム開発プロジェクト」の3つの開発テーマ 「インフラ維持管理・更新等の社会課題対応システム開発プロジェクト」の3つの開発テーマ。今回のひび割れ検出システムは、「イメージング技術を用いたインフラ状態モニタリングシステム開発」に対応する(クリックで拡大) 出典:NEDO

 首都高技術 技術部長の森清氏は「道路構造物の点検では2014年から、5年に1回の近接目視点検義務の徹底が始まっている。その一方で、インフラの老朽化と人材不足は進んでおり、点検を支援する技術が求められている」と語る。

 現在、インフラ老朽化の目安とされるコンクリートのひび割れの記録方法は、ほぼ全ての作業を手作業で担っている。コンクリートのひび割れのある部分をデジタルカメラで撮影した上で、作業員がひび割れと判断した箇所を手作業で野帳に記録する。そして、この記録を事務所内でCADデータ化する作業も全て手作業で行っている。「点検に関わる作業時間」とは、これらを全て含めたものとなる。

デジタルカメラで撮影現場で手作業で記録ADデータ化も全て手作業 現在のコンクリートのひび割れの記録方法。デジタルカメラで撮影してから(左)、現場で手作業で野帳に記録し(中央)、CADデータ化も全て手作業で行う(右)(クリックで拡大) 出典:NEDO
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