Development of Rock and Soil Evaluation System by AI Technologies for Accelerating iConstruction and iControl

点击翻译按钮获取中文摘要

以下の項目1および項目2を部分的に実施した。項目1：HS波長領域/分割での岩石・土質物性スペクトル特性同定とデータベース構築HSカメラによる対象物の撮影により、HS波長領域/分割の画像情報によって岩種・風化度・湿潤度といった岩盤および土質の工学的特性に影響を与える要素（スペクトル特性）を定量的に評価できるかを明らかにした。結果、それぞれに特徴が際立つ波長を明らかにした。また、撮影手法の確立（標準化）とその手法に基づいたHSデータベースを構築し後の深層学習に役立てる準備をした。データベース構築のためには、特定岩石だけではなく様々な岩石を秋田大学鉱業博物館から選定し、2000サンプル以上のデータ取得した。当該データはWebベースのデータベースとしてシステム構築している。項目2：機械学習による各要素の自動判定技術の開発岩種・風化度・湿潤度の各パラメータを個別に自動判定できる機械学習個別エンジンを開発した。教師あり機械学習ではディープラーニング技術（深層学習）を技術を適用した。さらにディープラーニングエンジンの開発においてレイヤ数調整および目的関数調整を行い、それぞれの判定したい項目に特化した高精度なエンジン開発を目指している。各パラメータにおいて、使用岩種の違いはあれど、80％以上の正答率を得るに至っている。今後は対象岩石が変化した場合の風化度・湿潤度においても同程度の判定率を保障できるようにシステムの改良を進めていく。