シールドトンネル(3)

[VI-559] Development of Direction Prediction System Using AI in Shield Tunnel Part 2: Direction Prediction AI Model Considering Construction Site Characteristics and Its Evaluation

〇Kohei Seto¹, Shigeki Kinoshita¹, Kana Takeuchi¹, Shigetoyo Yasui², Nobuyoshi Yabuki³ (1.Okumura Corporation, 2.Japan Construction Method and Machinery Research Institute, 3.OSAKA UNIVERSITY)

Keywords:Shield tunnel, Direction Prediction, AI, Machine Learning

シールド工事における熟練不足に基づく課題を解決するため，AI（人口知能）を活用してシールド機の位置，方向を予測させることで，トンネルの線形管理を高度化するシステムの構築を行った．本稿では，実現場における試行を通じて実施したAIモデルの検証結果，操作シミュレーション結果について報告する．検証結果から，方向予測については0～5リング先の予測精度がすべて10mm以内となり，シールド推進に利活用が可能な精度を得た．また操作シミュレーションでは，仮想的な操作を入力することで，オペレータの経験に頼らず最適操作を決定でき，トンネルの出来形精度が向上することが確認できた．