[1125] AIを用いた練混ぜ画像によるスランプ予測の精度評価に関する検討
キーワード:AI、スランプ、スランプフロー、ミキサ負荷電流、artificial intelligence、slump、slump flow、chi-squared test、load current、Χ2乗検定
コンクリート製造での生産性向上が求められており,AIを用いたスランプ予測技術の研究が行われているが,その予測精度やばらつきが定量的に評価されていないことが課題である。また,スランプフローへの適用可否や,既存の推定手法との違いも不明である。そこで本検討では,練混ぜ画像を学習させたAIによる予測値の正解率の評価,統計手法によるばらつきの評価,ミキサ負荷電流による推定値との比較を行った。その結果,AIによる予測値は,スランプ,スランプフローともにJIS範囲内で高い正解率が得られ,スランプ試験のばらつきよりも小さく,ミキサ負荷電流の推定値よりも高精度であることが明らかとなった。