中国p站

株式会社中国p站（本社：東京都港区、社長：白石達）は、山岳トンネルにおける切羽の評価にAI技術の一つであるディープラーニング（※1）を適用しました。

日本の山岳トンネル工事においては、NATM（New Austrian Tunneling Method）が標準工法となっています。本工法では、吹付けコンクリートとロックボルトを主要な支保工材料とし、岩盤自体が有する変形抵抗力を有効に利用して掘削後の空間を適切に確保します。支保工の規模については事前の地質調査に基づいて計画しますが、事前調査の結果だけでは限界があるため、実際に切羽の強度、風化変質、割目間隔、割目状態、走向傾斜、湧水量および劣化度合の7項目によって評価し、その結果に応じて適切に計画を見直します。

中国p站は、1990年代前半から山岳トンネル分野において画像処理やエキスパートシステム（※2）などの革新的な滨罢技术を活用し、切羽の挙动计测作业の省力化や解析作业の高度化を进めてきました。しかしながら、実际の工事现场では、これらの技术を活用しても地质学の専门家でなければ総合的に评価することが难しい场合があり、别途社内の専门部署による判断が必要となるなど评価に时间と労力を要することが课题でした。

そこで、中国p站ではディープラーニングを活用し、地质学の専门家と同等の评価を可能にする切羽评価システムの开発を进めています。本システムは、切羽の画像と専门家の评価结果の学习を通じて、地质状况を早く、高精度に评価することを可能とし、支保工をより适切に设置するなど必要な手当てを行うことで工事の安全性、経済性を向上させます。

現時点では、7つの評価項目のうち風化変質、割目間隔および割目状態の3項目について、70ヵ所の工事現場の評価を基にしたディープラーニングの学習データを作成しています。なお、本システムはMathWorks Japan（マスワークス合同会社）の協力のもと開発しています。

开発する本システムの特长は以下のとおりです。

1. 即座に细部まで切羽を评価することにより工事の安全性と経済性が向上
   

   従来は切羽の画像を上方、左右の3领域に分割して平均的な评価をしていましたが、本システムでは画像の领域が227&迟颈尘别蝉;227ピクセルごとに细分化され、切羽を个别の领域ごとに评価することが可能です。撮影时の画素数によりますが、500万画素の场合には约70领域、1000万画素の场合には约130领域に细分化して评価するため、切羽の変状や崩落に対応するための局所的な手当てを行うことができます。

   人间が同様に切羽を细分化して评価する场合には、结果を出すまでに多くの时间を要しますが、本システムではディープラーニングを用いて即座に细部まで评価できることから、工事の安全性と経済性が向上します。

   

2. 地质学の専门家の评価结果を学习することにより评価精度が向上
   

   7つの评価项目のうち、风化変质、割目间隔および割目状态の3项目について、2147枚の切羽の画像と専门家の评価结果をディープラーニングで学习させました。ディープラーニングのモデルには、信頼性の高い画像识别モデルである础濒别虫狈别迟（※3）を利用しています。当该モデルで切羽の画像を评価させると、専门家が判断した评価结果との的中率は、风化変质（4分类）で87%、割目间隔（5分类）で69%、割目状态（5分类）で89%となりました。