[1I4-OS-14a] 未踏データが生み出す新しいAI社会エコシステム(1/2)

[1I4-OS-14a-04] 地震動データを用いたCNNによる解析利用可否の判別

〇川崎 雄太¹、小穴 温子²、羽泉 喬平¹、石井 透² (1. 株式会社Lightblue Technology、2. 清水建設株式会社)

キーワード：機械学習、地震動評価、畳み込みニューラルネット、Grad-CAM

地震動解析は建設設計での安全性向上に重要である。しかし、地震動データにはノイズなどの影響により解析に適さないものがあり、膨大なデータに対して利用可否を手作業で判別する作業コストが課題となっている。そこで、地震動データの利用可否の自動判別を行い、作業の効率化を目指した。 本実験では、地震動の加速度時刻歴グラフを画像化したものに対してResNet34を適用し画像分類を行なった。分類ラベルは1.正常な地震動、2.主要動と別の事象が発生した場合（別事象）、3.主要動に対しノイズが大きい場合（SN不良）、4.主要動の立ち上がりおよび収束の確認が困難な場合（記録時間不足）の4つとした。 画像分類の正解率は97.3%であった。また、クラスアクティベーションマップを算出し結果に寄与するピクセルを調査したところ、正常な地震動は主要動付近に高いアクティベーションを示したが、別事象の場合はピーク間の谷形状に、SN不良および記録時間不足の場合はデータ全体に高いアクティベーションを示し、各事象の特徴を捉えていることを確認した。