[2O5-GS-13] AI応用: 土木とAI

[2O5-GS-13-02] 山岳トンネルの地山評価における深層学習とアンサンブル学習の適用

〇長谷川 裕員¹、邊見 涼¹、鳥居 敏¹、谷村 浩輔¹、淡路 動太¹ (1. 清水建設株式会社)

キーワード：山岳トンネル、地山評価、トンネル切羽、深層学習、分類アルゴリズム

山岳トンネル建設では地山性状を正確に評価することにより適切な支保工や補助工の選定を行い、落石・崩落の防止を行っている。地山性状の評価ではトンネル掘削面(切羽)の風化度合や亀裂の状態、岩盤強度を専門技術者の目視観察により行うが、観察者の経験差により結果が異なる場合がある。このため誰でも習熟した専門技術者と同等な評価ができるシステム開発が求められている。我々は切羽から取得した写真画像および3次元化画像（DEM画像）とドリル削孔機の油圧計測データを用いて地山を評価するAIシステムを開発している。トンネル切羽の写真画像、DEM画像から風化および亀裂状態の分布について深層学習(畳み込みニューラルネットワーク)を用いて数値化を行った。風化分布、亀裂分布の数値と油圧計測データを専門技術者の評価に関連付けた教師データを作成してアンサンブル学習による地山評価モデルを構築し検証した。主に泥岩が出現するトンネル切羽を用いて実施した結果、観察者と同じ傾向の予測が得られた。