[VI-812] 機械学習を用いたシールド機蛇行量の推定
キーワード：シールド機、AIシステム、PoC、運転支援システム
近年，熟練オペレータの退職等によりシールド機の運転技術が伝承されず，経験が浅いオペレータが従事する事例が増え，小さなトラブルの見過ごしや積み重ねで大きなトラブル発生の一因にもなっている．
そこで，トラブル防止および品質確保の運転支援システムとして，熟練オペレータの掘進データを教師データとして機械学習したモデル（以下AIシステム）の開発を始めた．初期段階である概念検証（以下PoC）を直線区間で実施し，AIシステムを用いて掘進中のオペレータ操作項目のデータにより，掘進終了時の計画線からの蛇行量は推定できると判断した．
そこで，トラブル防止および品質確保の運転支援システムとして，熟練オペレータの掘進データを教師データとして機械学習したモデル（以下AIシステム）の開発を始めた．初期段階である概念検証（以下PoC）を直線区間で実施し，AIシステムを用いて掘進中のオペレータ操作項目のデータにより，掘進終了時の計画線からの蛇行量は推定できると判断した．
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