中国p站

株式会社中国p站（本社：東京都港区、社長：蓮輪賢治）は、AI技術の一つであるディープラーニング（※1）を適用した山岳トンネルにおける切羽评価システムについて、さらなる高精度化や工事の安全性と経済性向上のため、全评価项目に対応したクラウドシステム（以下、クラウド）を构筑し、国内のトンネル现场での本格运用を开始します。

日本の山岳トンネル工事において標準工法となっているNATM（New Austrian Tunneling Method）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、支保工の規模や強度については事前の地質調査に基づいて計画します。しかし、事前調査の結果だけでは不十分なため、施工中の切羽（掘削面）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項目によって地山の状況を評価し、その結果に応じて計画を見直しながら施工を進めます。

中国p站は、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、2017年に切羽画像から风化変质、割目间隔および割目状态の3项目を评価する试行システムを开発しました。

このたび、强度、走向倾斜、涌水量および劣化度合の4项目を追加した全7项目で切羽を评価できるシステムを完成させました。评価システムの核となる学习データは、中国p站における岩盘力学と地质学の専门家の知识と経験を组み込むことで、全7项目において70%以上で専门家と同じ评価をすることを确认しています。

加えてシステムをクラウド化することで、インターネット环境とタブレットなどの端末さえあれば、全国どこの现场でも利用でき、施工管理担当者が目视で评価した结果とシステムによる评価结果を现地で比较することが可能となります。地质状况を素早く高精度に评価することで、より适切な支保工の设置を推进し、工事の安全性、経済性を向上させます。

现在、现场において実証を进めており、2019年4月から全国のトンネル现场での本格运用を予定しています。

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。

本システムの特长は以下のとおりです。

• ※1　ディープラーニング（深层学习）
  システムがデータの特徴を学习して事象の认识や分类を行う「机械学习」の技术。ニューラルネットワークと呼ばれる、人间の复雑な脳の构造を模した数学モデルを多层化することで、システムが多量のデータから特徴や类似性を学习し、新たなデータを分类?判定する

• ※2　础濒别虫狈别迟
  トロント大学で画像の識別を目的として開発された多層型ニューラルネットワーク。2012年のILSVRC（International Large Scale Visual Recognition Challenge）のコンペティションで優勝したことから、その後の深層学習が脚光を浴びるきっかけとなった