AIで人間並みの精度!八千代エンジニヤリングが護岸劣化を自動検知

2017年6月13日

管理人のイエイリです。

国土交通省によると、日本には約3万5000本の河川があるそうです。その護岸コンクリートは、1960年代の高度成長期に整備されたものが多く、建設後50年がたとうとする今、点検や改修を効率的に行うことが求められています。

これまでは人間が目視点検によって、劣化した個所を1つひとつ確かめていましたが、手間やコストが膨大にかかることと、劣化状況の判断に個人差があることが問題となっていました。

点検や改修を効率的に行うことが求められている河川護岸のイメージ(以下の写真、資料:八千代エンジニヤリング)

点検や改修を効率的に行うことが求められている河川護岸のイメージ(以下の写真、資料:八千代エンジニヤリング)

そこで、大手建設コンサルタントの八千代エンジニヤリングは、この問題を解決するため、

ナ、ナ、ナ、ナント、

 

AIで劣化検知を自動化

 

したのです。

同社が導入したのは、ブレインパッドが提供するAIによる「機械学習/ディープラーニング活用サービス」です。

護岸コンクリートを撮影した画像から、ひび割れなどの劣化の有無を自動的に判断するアルゴリズムは、ブレインパッドが開発しました。

護岸コンクリートの劣化部分を画像処理によって自動的に検知することに成功

護岸コンクリートの劣化部分を画像処理によって自動的に検知することに成功

この劣化検知のアルゴリズムには、グーグルがオープンソース化した「TensorFlow(テンソルフロー)」という深層学習フレームワークを活用しました。

実用可能性を検証した結果、現在の人間による検査と比べて

 

遜色ない精度

 

で劣化を検知することがわかったそうです。

今後は、劣化検知の判定プロセスのシステム化や、他の社会インフラ分野への展開も検討していく予定です。

経験工学といわれる土木・建築分野の生産性向上には、AIは欠かせないツールになりそうですね。

なお、今回使用されたブレインパッドの「機械学習/ディープラーニング活用サービス」の内容や最新事例は、2017年6月14日と15日、東京で開催される「Google Cloud Next in Tokyo’17」で紹介される予定ですので、ご興味のある方はどうぞ。

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