[H-RE12] 応用地質学の新展開

[HRE12-04] 応用地質分野における情報工学との協働－鉱物判定の自動化を例に

*倉上 健¹、古木 宏和¹ (1.日本工営株式会社)

キーワード：DX、応用地質学、融合研究、AI

国政として土木工学のデジタルトランスフォーメーション（DX化）が急速に進み、応用地質学と情報工学の異分野融合による研究開発のニーズは多く、両分野を理解する技術者の育成・活躍が期待されている。ところが、目覚ましい発展を遂げて様々な分野で活躍する機械学習（AI）が応用地質学において、実用的な活用には至っていないのが現状である。
　近年、可視光領域と近赤外領域（400nm～1,000nm）の反射強度を面的に表したハイパースペクトルデータを地質分野に応用する研究開発が行われるようになった。特に、鉱床学においてボーリングコアに含まれる鉱物の分布を走査型電子顕微鏡（SEM）のデータとハイパースペクトルデータで対比を行い、機械学習（AI）を用いて鉱物同定する研究開発の報告が目立っている。著者たちは、この新手法が応用地質学でも有効と考え、応用地質学と情報工学を専門とする技術者でチームを結成し、異分野融合による研究開発を進めてきた。
　コンクリートの劣化を促進させる有害鉱物の一つである濁沸石を対象に、ハイパースペクトルカメラ（HSC）で取得したデータについて統計学的手法（ユークリッド距離）および機械学習（AI）手法の一種であるニューラルネットワークで解析を行い、室内実験において濁沸石含有の判定に有効性が認められた。この成果については、土木技術資料2023年4月に掲載されているので参照されたい。
　本発表では、本研究を通して、応用地質学と情報工学の異分野融合による研究開発の難しさや面白さ、今後の課題等について、入社4年目の若手社員の視点から述べさせていただく。