[2O5-GS-13] AI応用: 土木とAI

[2O5-GS-13-05] 潜在空間可視化による圧密沈下対策地盤改良の設計

〇津國 正一¹、山戸田 武史² (1. 株式会社竹中土木、2. 株式会社IDAJ)

キーワード：機械学習、畳み込みニューラルネットワーク、最適設計、圧密沈下、地盤改良

軟弱粘性土地盤上の道路盛土施工では、圧密沈下での道路沈下防止のため、基礎地盤に地盤改良が施工される。この地盤改良設計に機械学習での学習結果を可視化することで、最適な地盤改良形状を容易に設計できる手法を考案した。盛土と基礎地盤を含めた3次元FEMモデルについて遺伝的アルゴリズム手法による最適解析で得られた4,315ケースの解析結果を機械学習に用いた。機械学習には自己符号化器を応用したモデルを使用した。符号化器1では、入力とした解析で用いた改良パターンを2次元の潜在空間に符号化し、複合化器1で潜在空間から盛土の変形パターンを出力する。また、複合化器2は潜在空間を入力とし、改良パターンを出力とする。2つの複合化器を用いると潜在空間から改良パターンと盛土の変形パターンを同時に予測できる。次に2次元潜在空間を400ブロックに分割し、予測した各ブロックの平均改良パターンを潜在空間上にコンター表示する。また、改良効果が高いと値が大きくなるように定義した予測スコアを、潜在空間上にコンター表示する。改良パターンと予測スコアのコンターを比較することで、改良効果の高い改良パターンが容易に設計可能となる。