土木分野におけるAIの活用(2)

[CS15-21] Development of AI application method for evaluating tunnel face in the mountain tunnel

〇Hirokazu Hasegawa¹, Ryo Hemmi¹, Satoshi Torii¹, Masakuni Tsuji¹, Dohta Awaji¹ (1.Shimizu Corporation)

Keywords:Tunnel Face evaluation, AI, Deep Learning, Machine Learning, Gradient Boosting Decision Tree, Apple CoreML

切羽評価は目視観察による岩盤の風化状態，割目状態，硬さ状態等を点数化することで行われる．目視観察では技術者の主観的な評価となり経験や知識量の差により結果が異なる場合がある．以上を踏まえ，我々は切羽から取得した情報を元に熟練技術者と同等な切羽評価が客観的にできる人工知能切羽観察システムの開発を行っている．近年注目されている人工知能の深層学習と機械学習を用いて技術者判断をルール化することなくシステム化する開発を試みた．切羽画像と切羽3 次元画像（DEM 画像）および切羽穿孔エネルギー値に対する数値化データと技術者判断との関連性を学習させたモデルを用いることで技術者評価に近い予測結果が得られた．