研究室の目的

構造物の老朽化が問題となっている。2010年代から、橋梁、トンネル、土工といった道路構造物の定期点検が義務付けられるようになった。定期点検は近接目視を基本とするもので、5年に1度行うこととなっている。一方で、2010年代は第三次人工知能ブームとも言われており、異常検知を機械学習にて判断させる研究も行われてきている。本研究では、センサを多数配置して、一定期間センサ間の相関の強弱を学習し、関係性を網羅的に監視するシステムを構築する。ARXモデルに基づくインバリアント分析を適用し、構造物の異常を早期に検知するシステムを構築することを目的とする。近接目視を代替するスマートな異常検知を提案するものである。

研究項目、開発技術

1. 日常巡回点検のスマート化

2. 定期点検のディジタル化

3. 常設センサによる異常検知モニタリング

研究、開発技術の特徴

本研究室には土木工学を専門とする者が2名、データサイエンス(人工知能)を専門とする者が2名で構成されている。人工知能の土木工学への適用は始まったばかりであるが、人工知能の専門家と土木工学の専門家が協力体制を構築して検討を行った例はそれほど多くない。人工知能，機械学習方法は現在も発展しており、最先端の技術を土木工学，維持管理に適用する。